基于深度学习的多核函数混叠雷达辐射源识别方法和系统
授权
摘要
本发明属于雷达探测技术领域,公开了一种基于深度学习的多核函数混叠雷达辐射源识别方法和系统。方法包括以下步骤:S1、采样,对采样信号进行滤波和去噪预处理;S2、将预处理后的采样信号输送到指数型核函数的时频分析函数中进行一次时频处理,转化为二维时频图像;S3、将二维时频图像发送至基于卷积神经网络训练生成的雷达辐射源识别模型中进行类别预判断;S4、根据类别预判断结果,确定需要二次判别的采样信号,并对需要二次判别的采样信号进行二次时频处理;S5、将二次时频处理后得到的二维时频图像发送至雷达辐射源识别模型中进行类别判断。本发明可以提高辐射源识别的准确度,而且处理过程直接系统化,简单实用且有效。
基本信息
专利标题 :
基于深度学习的多核函数混叠雷达辐射源识别方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113359091A
申请号 :
CN202110591948.9
公开(公告)日 :
2021-09-07
申请日 :
2021-05-28
授权号 :
CN113359091B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
张朝霞王倩海泽瑞王琨琨鲁雅周晓玲
申请人 :
太原理工大学
申请人地址 :
山西省太原市迎泽西大街79号
代理机构 :
太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
赵江艳
优先权 :
CN202110591948.9
主分类号 :
G01S7/02
IPC分类号 :
G01S7/02 G01S7/292 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量;测试
G01S
无线电定向;无线电导航;采用无线电波测距或测速;采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测;采用其他波的类似装置
G01S7/00
与G01S13/00,G01S15/00,G01S17/00各组相关的系统的零部件
G01S7/02
与G01S13/00组相应的系统的
法律状态
2022-05-17 :
授权
2021-09-24 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01S 7/02
申请日 : 20210528
申请日 : 20210528
2021-09-07 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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