基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

发布时间：2017-08-06 17:01

  本文关键词：基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

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【摘要】：针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;空军西安飞行学院;空军工程大学装备管理与安全工程学院;
【关键词】： 辐射源信号识别 深度学习 限制波尔兹曼机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372167)
【分类号】：TN957.51
【正文快照】： 雷达辐射源识别是雷达威胁告警、电子支援措施和电子情报侦察等系统需要解决的关键问题,也是战场威胁评估和干扰决策制定的重要依据[1]。雷达辐射源识别是通过无源侦察设备接收雷达辐射源发射的脉冲数据,并分析、提取辐射源个体特征,唯一确定辐射源个体的过程。通过雷达辐射源

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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10 李合生;韩宇;蔡英武;陶荣辉;;雷达信号分选关键技术研究综述[J];系统工程与电子技术;2005年12期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 温军玲;严壮志;林笑曼;;格子波尔兹曼方法的医学图像同步去噪增强算法[J];小型微型计算机系统;2013年09期

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3 陈玉;严壮志;钱跃z，

本文编号：630649