基于机器学习的辐射源行为建模和感知软件设计与实现
匡锐1
杨宇2
1.海军驻昆明地区第二军事代表室 昆明 6500002.中船凌久电子(武汉)有限责任公司 武汉 430074
摘要：雷达辐射源行为建模和感知的主要目的是对复杂电磁环境战场中的雷达信号进行分选和识别.设计了一种基于机器学习的辐射源行为建模和感知软件,聚焦于辐射源目标行为判别.首先利用时频分析协同融合模型进行特征提取,然后建立深度学习模型进行分类识别,获取辐射源参数、扫描特性、调制规律等相关参数信息,对雷达工作模式进行识别,显示辐射源分布态势,为后续的威胁等级计算提供依据.对软件各模块提出了工作原理和仿真结果,结果表明,该方法可以对多个辐射源进行有效识别.
关键词：雷达辐射源时频分析深度学习分类识别
分类号：TN951(雷达)
论文发表日期：2023-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 69-72,99 )
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