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基于栈式自编码器的雷达辐射源识别算法

作者:王崭; 梁伦; 李若娴; 杨子毅; 陈洪雄 西南交通大学电气工程学院
pca降维   栈式自编码器   softmax分类器   深度学习   雷达辐射源识别  

摘要:针对新体制雷达辐射源信号呈现的复杂、多样和不确定性等特点,以及基于常规五参数的分选识别的不足,本文提出一种基于栈式自编码器和Softmax分类器相结合的雷达辐射源识别算法。首先将单站接收到的辐射源数据变换为时频域数据;然后利用主成分分析法对时频域数据进行降维;接着利用栈式自编码器网络对数据进行学习,提取深层次的雷达辐射源数据特征;最后构造Softmax分 类器对提取的特征进行分类识别,完成对雷达辐射源的识别。通过仿真实验表明,该算法能够对雷达辐射源数据进行有效的特征提取和分类识别,提高雷达辐射源的识别率。

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