一种稀缺样本条件下的雷达信号识别方法
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于濛(1994.07—),陕西西安人,硕士研究生,主要研究方向为雷达总体和信号处理

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TN957

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Towards Identifying Radar Signals with Sparse Data Samples
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    摘要:

    针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,基于战场环境下雷达信号采集困难、 样本稀少的特点,以及相控阵雷达信号的特征,提出一种稀缺样本条件下基于迁移学习的雷达信号识别算法及其优化方法。该方法在识别稀缺样本目标时,训练时常短、识别准确度高,在-10 dB 条件下,对四种雷达信号进行识别,识别准确率可达 85.3%。

    Abstract:

    Aiming at the problem of accurate identification of radiation sources in complex electromagnetic environments, a radar signal identification algorithm and its optimization method based on transfer learning are proposed under the condition of lacking samples. This method has the characteristics of short training time and high recognition rate when recognizing scare sample targets. Under the condition of -10 dB, four kinds of radar signals are recognized, reaching the recognition accuracy 85.3%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

于濛,杜天有.一种稀缺样本条件下的雷达信号识别方法[J].现代导航,2022,13(4):303-309

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