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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明属于雷达信号调制方式识别技术领域，具体涉及一种基于MobileNet模型迁移学习的雷达信号识别与定位方法。本发明基于MobileNet模型迁移学习和梯度加权类激活映射，使用深度可分离卷积搭建网络模型，可以有效降低模型参数，提高模型的计算效率；训练过程中通过加载预训练模型进行迁移学习训练，可以提高模型的收敛速度和泛化性能；同时采用梯度加权类别激活映射的方法对网络模型的预测结果进行可视化，提高了深度学习模型的可解释性和透明性。
主权项：1.一种基于MobileNet模型迁移学习的雷达信号识别与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取雷达信号数据集，通过Choi-Williams时频变换将雷达信号转化为二维时频图，生成训练集和测试集；步骤2：通过空间卷积核通道卷积组成深度可分离卷积模块，并基于深度可分离卷积搭建MobileNet网络模型；步骤3：载入预训练MobileNet网络参数，采用在ImageNet上预训练的模型参数进行模型参数初始化；步骤4：采用交叉熵和Adam优化算法在雷达信号数据集中训练深度学习模型；步骤5：载入测试数据实现雷达信号调试方式的识别；步骤6：对输出结果进行求导，并反向传播到最后一个卷积层输出，通过加权求和得到梯度加权类别激活映射，生成预测结果的可识别区域高亮显示；步骤7：将可视化的梯度加权类别激活映射图进行上采样，并与原始雷达信号时频图相融合，得到最终的预测定位结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于MobileNet模型迁移学习的雷达信号识别与定位方法
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