编号：D664
大小：3.4M
环境：Matlab2023B
简介：雷达辐射源识别是电子对抗信号处理中的关键环节,是电子侦察和威胁告警系统的重要组成部分。但随着雷达技术的迅猛发展、新体制雷达的大量应用,雷达信号的密度和复杂程度都大幅升高,给复杂体制的雷达辐射源信号识别带来很大的困难,导致传统基于脉冲描述字五维特征识别的方法已经逐渐失效。而雷达辐射源信号的脉内调制作为信号的重要特征,能够减轻参数空间的混叠、提高辐射源识别率,可作为第六维特征重点研究。考虑现代雷达信号具有密度高、形式多样、非平稳等特点,本文研究基于时频预处理与卷积神经网络(CNN)的雷达辐射源识别方法。针对CNN在雷达辐射源识别中所存在的问题,重点提出基于WOA-CNN的雷达辐射源识别算法。通过大量对比实验、仿真表明,该算法具有识别率高、训练时间较短、泛化性能强等优点,更符合现代复杂电磁环境的需求。
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索炜达.猿创 » 深度学习之基于Matlab鲸鱼算法优化卷积神经网WOA-CNN通信辐射源识别
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