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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于改进识别网络的多径效应下雷达脉内调制识别方法，应用于雷达智能感知领域，针对传统方法在多径效应下对雷达信号脉内调制类型识别准确率较低的问题，本发明首先利用格拉姆角场和时频变换，将多径效应雷达信号转换到极坐标域和时频域；然后，引入了多尺度特征提取模块，在每个并行分支中使用不同大小的卷积核来提取不同尺度的特征；其次，采用改进的残差卷积替代神经网络中的传统卷积操作，实现在粒度级别上对特征的深层表示；接着，使用压缩激励模块对特征通道进行加权，大幅度减轻了多径效应带来的影响，从而获取了更高的识别准确度；最后，在多径效应和噪声干扰的情况下，实现了雷达信号的脉内调制类型的准确识别。
主权项：1.基于改进识别网络的多径效应下雷达脉内调制识别方法，其特征在于，包括：S1、侦收原始多径效应雷达信号；S2、采用域变换方法，提取步骤S1侦收的原始多径效应雷达信号的特征张量；S3、构建改进深度识别网络；S4、将步骤S2得到的特征张量作为步骤S3所构建的改进深度识别网络的输入，对改进深度识别网络进行训练；S5、根据已训练的改进深度识别网络，进行多径效应雷达信号的脉内调制类型识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于改进识别网络的多径效应下雷达脉内调制识别方法
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