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.pdf

基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法研究.pdf 基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法研究摘要 雷达辐射源个体识别是电子侦查中的重要环节，通过对敌方雷达进行侦查获取敌方信息，可以对威胁等级进行评估，进而对其实施打击，获取战场的主动权。随着电子元器件工艺水平的逐渐提高，雷达辐射源个体的细微特征越来越难提取，使得对雷达辐射源个体“指纹特征”的产生机理需要进一步研究与分析。与此同时，在开放的电磁环境下，接收方还可能会接收到一些来自未知辐射源个体发出的信号，使得接收方需要对来自未知辐射源个体发射的信号具有一定的识别能力。因此本文将从辐射源个体闭集识别以及辐射源个体开集识别两个方面进行研究，具体的研究如下：在辐射源个体闭集识别方面，为实

2025-04-22 约11.13万字 66页立即下载

基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法研究.pdf 基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法研究摘要在电子战中，电子情报可以为决策者提供有关敌方电子系统的实时信息，而雷达辐射源个体识别则为电子情报提供了一种高效而且可靠的手段。雷达辐射源个体识别是一个通过比较截获的雷达信号的脉内特征来区分敌方雷达辐射源不同个体的过程。通过对敌方雷达辐射源进行个体识别，电子情报可以更加准确地评估敌方电磁威胁，从而制定有针对性的电子战策略。本文主要聚焦于雷达辐射源个体建模、特征提取以及分类器的设计，依据不同的雷达辐射源个体建模方式，合理地选择分类特征和设计分类器以完成 雷达辐射源个体识别任务。本文的主要研究内容如下：利用无意调相对雷达辐射源个体进行建模，

2025-05-21 约14.34万字 93页立即下载

基于深度学习的雷达辐射源信号识别方法研究.docx 基于深度学习的雷达辐射源信号识别方法研究一、引言雷达技术作为现代电子信息技术的重要组成部分，其应用领域日益广泛。在雷达系统中，辐射源信号的识别是雷达信号处理的重要环节。随着雷达系统日益复杂化和多样化，传统的手工特征提取方法已经无法满足雷达辐射源信号识别的需求。近年来，深度学习技术快速发展，其在信号处理领域的应用也逐渐得到了广泛的关注。本文旨在研究基于深度学习的雷达辐射源信号识别方法，以提高雷达系统的性能和可靠性。二、雷达辐射源信号概述 雷达辐射源信号是雷达系统发射和接收的关键信息。其特点包括复杂的时频特性、非线性调制等。传统的信号处理方法通常需要手工提取特征，然后进行分类和识别。然而，这

2025-05-30 约4.92千字 10页立即下载

基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法研究.docx 基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法研究一、引言 雷达系统在军事和民用领域都有着广泛的应用，其中，对雷达辐射源个体进行准确的识别具有重要的研究意义和应用价值。随着深度学习技术的不断发展，其强大的特征提取和学习能力为雷达辐射源个体识别提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法，以提高识别的准确性和效率。二、雷达辐射源个体识别的背景与意义 雷达辐射源个体识别是指通过分析雷达信号的特性和参数，对不同辐射源进行区分和识别的技术。在军事领域，准确的雷达辐射源个体识别对于防御敌方侦察、打击敌方目标等具有重要意义。在民用领域，雷达辐射源个体识别也广泛应用于交通管理、气象预测等

2025-06-06 约4.22千字 8页立即下载

基于深度学习的雷达辐射源结构识别.pdf 基于深度学习的雷达辐射源结构识别摘要随着各种新型雷达系统在复杂电磁环境中投入使用，在电子战中对非合作方的雷达 实现认知具有重要意义。雷达辐射源元器件的内部噪声及功率放大器的非线性失真会导致雷达信号中携带着非理想因素，这种非理想因素是唯一且无法复制的，这种因雷达辐射源结构而使雷达信号携带的差异被称为无意调制信息。有意调制信息则主要来自于雷达辐射源调制方式的更改和调制参数的变化。在进行雷达辐射源的反演时无意调制信息和有意调制信息都被考虑在内。雷达辐射源的反演研究包含多个级别的任务，其中第一级任务为结构识别，也就是对雷达辐射源的结构进行反演。雷达辐射源的结构识别主要分为两部分，第一部

2025-05-25 约11.6万字 73页立即下载

基于深度学习的雷达辐射源智能识别.pdf ABSTRACT ABSTRACT Electronicreconnaissanceisanimportantpartofmodernwar,animportantmethods oflivingelectronicintelligence,andaprerequisitefortheimplementationofelectronic countermeasures.Radaremittersignalrecognitionisanimportantcomponentofelec- tronicreconnaissance.Itisnotonlythepurposeofsignalproce

2025-06-12 约12.91万字 72页立即下载

基于深度学习的雷达辐射源型号识别.pdf 摘要 雷达辐射源识别是电子侦察中的重要环节，它既是侦察系统信号处理的目的，也是判断敌方武器威胁状况的重要依据。在各种复杂体制雷达层出、低截获概率和强对抗的复杂电磁环境下，基于PRI分选的识别方法在密集信号环境下因分选错误而导致后续型号识别出错难以避免。深度学习的出现为雷达辐射源智能和高效识别提供了新的可能，利用深度学习的深层表达能力，基于辐射源先验数据进行网络模型训练，可实现单个脉冲快速、准确、智能的识别。本文针对雷达辐射源识别问题中的型号识别进行研究，提出了一种基于深度 学习与特征融合的辐射源型号识别方法，改善了真实电磁环境下复杂体制雷达参数混叠、特征相似、多工作模式带来的识别

2025-06-09 约10.66万字 101页立即下载

基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法研究.docx 基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法研究一、引言随着通信技术的快速发展，通信辐射源的识别与特征提取在军事、安全、情报等领域具有极其重要的应用价值。传统的通信辐射源特征提取与个体识别方法往往依赖于人工设计的特征提取算法，然而这种方法不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的通信环境。近年来，深度学习技术的崛起为通信辐射源特征提取与个体识别提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法，为相关领域提供理论支撑和技术支持。二、深度学习理论基础 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其通过模拟人脑神经元的工作方式，实现对复杂数据的分析和处理。在通信领域，

2025-04-30 约4.35千字 9页立即下载

一种基于SAE的雷达辐射源PRI调制识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113361204 B (45)授权公告日 2022.04.12 (21)申请号 202110688330.4 CN 110109060 A,2019.08.09 (22)

2023-06-19 约1.07万字 8页立即下载

数据受限下基于迁移学习的特定辐射源精准识别方法研究.pdf 数据受限下基于迁移学习的特定辐射源精准识别方法研究摘要电磁空间是国家战略空间，特定辐射源精准识别是实现电磁空间安全防护和管理控制的重要环节。由于在极端条件、非合作场景中信号采集或标注困难，辐射源识别时存在数据受限的问题，包含：标签样本数量少、信号残缺、样本分布不均衡等问题。迁移学习技术通过将相似领域经验知识迁移到目标领域，在数据受限下特定辐射源识别研究领域受到广泛关注。当前，面向数据受限下特定辐射源识别的迁移学习技术研究面临的核心问题是：如何从受限特定辐射源数据中提取出适合迁移的经验知识，获取到经验知识后以何种方式进行迁移能够保证精准识别。针对上述核心问题，本文从数据分布域适

2025-05-17 约29.5万字页立即下载

基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术研究 .pdf 基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术研究 基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术研究摘要：随着雷达技术的快速发展和广泛应用，雷达辐射源 个体识别技术日益成为研究的热点之一。本文主要探讨基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术，并分析其未来发展前景。 1.引言雷达技术作为一种主要的无源探测手段，在国防、民生、航空航天等领域具有广泛的应用。雷达辐射源个体识别技术能够准确区分不同雷达辐射源，从而实现对判别目标的识别与定位。近年来，随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展，基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术正逐渐引起人们的关注。 2.深度学习简介 深度学习是机器学习的一种技术，它模仿人脑神

2024-11-28 约1.54千字 3页立即下载

信号数据增强方法、系统及通信辐射源的识别方法和系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114866162 A (43)申请公布日 2022.08.05 (21)申请号 202210807165.4 G06N 3/04 (2006.01) (22)申请日 2022.07.1

2023-05-17 约1.37万字 12页立即下载

基于LSTM的雷达辐射源识别技术.pptx 基于LSTM的雷达辐射源识别技术汇报人：2024-01-26 引言雷达辐射源信号特性分析LSTM神经网络模型原理及构建基于LSTM的雷达辐射源识别方法实验结果与分析总结与展望contents目录 01引言 雷达辐射源识别在军事和民用领域的重要性：随着现代电子战和信息战的发展，雷达辐射源识别技术在军事侦察、电子对抗、导弹防御等方面发挥着越来越重要的作用。同时，在民用领域，如无线通信、气象观测、航空管制等方面，雷达辐射源识别技术也有着广泛的应用前景。传统识别方法的局限性：传统的雷达辐射源识别方法主要基于信号处理和模式识别技术，通过对雷达信号的时域、频域、空域等特征进行提取和分类来实现识别。然而，这

2024-06-24 约3.82千字 26页立即下载

基于扩张残差网络的雷达辐射源信号识别.pptx 基于扩张残差网络的雷达辐射源信号识别汇报时间：2024-01-24汇报人：目录引言扩张残差网络基本原理雷达辐射源信号特性分析基于扩张残差网络的信号识别模型设计实验结果与分析结论与展望引言01 雷达辐射源信号识别在军事和民用领域的重要性随着现代电子战和信息战的发展，雷达辐射源信号识别在军事侦察、电子对抗、通信导航等领域的应用越来越广泛。同时，在民用领域，如气象预报、空中交通管制、遥感测绘等方面，雷达辐射源信号识别也发挥着重要作用。传统识别方法的局限性传统的雷达辐射源信号识别方法主要基于手工提取的特征和浅层机器学习模型，这些方法在处理复杂多变的雷达信号时往往效果不佳，且泛化能力较差。深度学习在

2024-06-14 约3.58千字 26页立即下载

基于深度展开网络提取杂波稀疏特征的外辐射源雷达目标探测方法研究.pdf 摘要摘要针对正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)波形外辐射源雷达目标回波探测面临易被直达波和多径回波掩盖这一现状，现有稀疏重建算法通过建立雷达距离多普勒(RD)域数据稀疏模型来进行目标信息提取，但在使用传统迭代重建算法时存在需要人工设置迭代参数和与发射波形一一对应的稀疏字典矩阵等困难。为实现参数可学习的稀疏重建，基于深度学习 的稀疏重建算

2024-12-31 约9.74万字 71页立即下载