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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于CNN‑Transformer识别网络的雷达个体辐射源识别方法及装置，涉及电子对抗技术领域，解决了现有技术中对能够部署该网络进行推理计算的移动设备带来了巨大的挑战的问题；该方法包括：获取雷达辐射源信号，对雷达辐射源信号进行噪声添加，得到第一数据集并进行预处理及分组，得到训练样本集、测试集和验证集；构建CNN‑Transformer识别网络，并利用训练集、测试集和验证集对识别网络进行训练，得到训练好的r识别网络；输出训练好的CNN‑Transformer识别网络；实现了在满足高识别性能的前提下，大大减少网络参数数量，方便此网络部署到诸如FPGA等移动设备中。
主权项：1.一种基于CNN-Transformer识别网络的雷达个体辐射源识别方法，其特征在于，包括：获取雷达辐射源信号，对所述雷达辐射源信号进行噪声添加，得到第一数据集；对所述第一数据集进行预处理，得到预处理数据集，并将所述预处理数据集进行分组，得到训练样本集、测试集和验证集；构建CNN-Transformer识别网络，并利用所述训练集、所述测试集和所述验证集对所述CNN-Transformer识别网络进行训练，得到训练好的CNN-Transformer识别网络；所述CNN-Transformer识别网络包括：依次连接的多个卷积块、多个Transformer块、全局平局池化层、Dropout层、全连接层和Softmax层；输出所述训练好的CNN-Transformer识别网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于CNN-Transformer识别网络的雷达个体辐射源识别方法
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