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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明公开低信噪比下基于分裂EfficientNet网络的雷达信号调制方式识别方法及系统，该方法包括：对不同调制方式的雷达信号进行仿真，加入高斯白噪声，并转化为时频图；以卷积层的参数量为依据对EfficientNet‑B0网络通道数按不同比例进行缩减，得到不同缩减比例对应的小型网络，将各小型网络进行并行运算，得到各分裂EfficientNet网络模型，对雷达信号调制方式进行分类识别。本发明通过缩减网络模型通道数实现参数量成倍缩减，得到的小型网络实现了相近识别率下复杂多类雷达信号的快速分类识别；通过分裂EfficientNet网络实现了在控制参数量的同时复杂多类雷达信号更低信噪比下更高的识别率。
主权项：1.一种低信噪比下基于分裂EfficientNet网络的雷达信号调制方式识别方法，其特征在于，包括：步骤1：对不同调制方式的雷达信号进行仿真，并加入高斯白噪声模拟复杂电磁环境下的雷达信号；步骤2：采用CTFD时频分析将模拟信号转化为时频图，并对时频图进行预处理；在采用CTFD时频分析将模拟信号转化为时频图时，CTFD时频分析参数为α=0.0005，β=0.01；所述对时频图进行预处理包括：将时频图灰度化，对时频图进行膨胀腐蚀的开运算去除细长直线的噪声，再采用双三次插值变换将图像变换为固定大小的时频图以适用深度学习网络模型的输入大小；步骤3：将处理后的时频图按照不同信噪比、不同调制方式批量生成，并将数据集划分为训练集、测试集和验证集；步骤4：以卷积层的参数量为依据对EfficientNet-B0网络的通道数按不同比例进行缩减，得到不同缩减比例对应的各EfficientNet小型网络；步骤5：将得到的不同缩减比例对应的各EfficientNet小型网络分别进行并行运算，得到不同缩减比例对应的分裂EfficientNet网络模型，将测试集输入训练后的各分裂EfficientNet网络模型中，分别对雷达信号调制方式进行分类识别。
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权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 低信噪比下基于分裂EfficientNet网络的雷达信号调制方式识别方法及系统
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