[发明专利]基于PWVD与卷积神经网络的雷达干扰信号识别方法在审
| 申请号： | 202110077522.1 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112904282A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 刘国满;聂旭娜 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01S7/02 | 分类号： | G01S7/02;G01S7/41;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 刘西云;李微微 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于PWVD与卷积神经网络的雷达干扰信号识别方法，针对目前基于特征参数的识别方法受噪声影响大，不易准确提取干扰特征，模型泛化能力差的问题，选择利用干扰与目标回波混合信号的PWVD分布生成高分辨率时频数据集，并通过去噪、信号检测、灰度化、缩放等操作增强泛化能力，然后设计了一个卷积神经网络来训练识别模型，利用该模型可以完成对每个经过预处理的干扰信号的识别，对于提高雷达干扰识别正确率、增强模型的泛化能力有着重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pwvd 卷积 神经网络 雷达 干扰 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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