基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)工作模式識(shí)別

打開文本圖片集

摘 要：該文針對(duì)不同雷達(dá)工作模式的信號(hào)特征，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network， CNN）的雷達(dá)工作模式識(shí)別方法。不同工作模式下的雷達(dá)信號(hào)的脈沖寬度、脈沖重復(fù)周期、脈內(nèi)調(diào)制樣式和數(shù)據(jù)率等特征均有所不同，所以該文利用這4個(gè)特征參數(shù)構(gòu)建1個(gè)圖像矩陣，再提取方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient， HOG）的特征，送入CNN進(jìn)行雷達(dá)工作模式識(shí)別。（剩余6023字）