TY -的A2 -张,年兽盟-李,霁盟——张Huiqiang盟——或者,建平AU - Wang Wei PY - 2021 DA - 2021/06/03 TI -多脉冲雷达信号识别的方法通过HRF-Net深度学习模型SP - 9955130六世- 2021 AB -电子领域的对策,雷达信号的识别是非常重要的。本文使用GNU广播和通用软件无线电外围设备生成10类接近于真实的多脉冲雷达信号,即巴克,混乱,EQFM,弗兰克,移频键控、线性调频,LOFM, OFDM, P1, P2。为了获得多脉冲雷达信号的时频图像(TFI),信号Choi-Williams分布(鹿)转换。针对多脉冲雷达信号TFI的特点,我们设计了一个特色融合提取模块(DFFE),提出了一种新的HRF-Net深基于这个模块的学习模式。有相对较少的参数和计算模型。实验进行了信噪比(信噪比)的−14日∼4 dB。对于−6 dB, HRF-Net达到99.583%的识别结果和网络的识别结果仍然达到97.500%以下−14 dB。与其他方法相比,HRF-Nets相对更好的泛化和鲁棒性。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/9955130 - 10.1155 / 2021/9955130摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER