【摘 要】
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针对雷达信号调制类型多样且识别成功率较低,提出一种基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法。首先利用短时傅里叶变换(STFT)对信号进行特征提取,将提取到的特征进行
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,中国船舶重工集团公司第七二四研究所
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针对雷达信号调制类型多样且识别成功率较低,提出一种基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法。首先利用短时傅里叶变换(STFT)对信号进行特征提取,将提取到的特征进行排列组合,最后把重新组合的特征作为GRNN神经网络的输入向量对其进行调制类型的识别。其中,通过改进GRNN神经网络的输入输出部分,使得最后的输出结果为各组合特征输入向量所得结果的最优值。通过计算机仿真,对上述方法进行了验证,并分析了GRNN神经网络的结构和性能与BP神经网络进行了比较。仿真结果表明,在雷达信号调制类型识别中应用GRNN神经网络能大幅提高其识别效率,并拥有明显优于BP神经网络的分类性能。
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