【摘 要】
：
传统的辐射源识别通过比对、匹配辐射源信号与雷达数据库来识别,这种方法很难满足战时高效、快速和准确的识别要求。随着机器学习方法的提出,诸如支持向量机等算法在辐射源识
【机 构】
：
空军航空大学航空作战勤务学院,空军研究院,空军航空大学航空基础学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61571462)资助课题。
论文部分内容阅读
传统的辐射源识别通过比对、匹配辐射源信号与雷达数据库来识别,这种方法很难满足战时高效、快速和准确的识别要求。随着机器学习方法的提出,诸如支持向量机等算法在辐射源识别领域的运用,可以满足战时高效、快速的识别要求,但这种方法在低信噪比环境下,辐射源识别准确率低。针对上述问题,采用深度学习,引入注意力机制和特征融合方法,提出注意力机制特征融合一维卷积长短时深度神经网络(attention-mechanism feature-fusion one-dimensional convolution long-shor
其他文献
农田废旧地膜以及杂质分离技术,在废旧地膜回收和再利用当中发挥着重要作用。经过分离的废旧地膜是一种再生资源。在当前形势下,国内对废旧地膜和杂质分离技术进行了针对性研
目的探讨右美托咪定复合丙泊酚全身麻醉在椎管减压、植骨融合术中的应用价值。方法将2018年5月至2019年5月义乌市中心医院行椎管减压、植骨融合术的腰椎管狭窄老年患者157例
目的探讨高血压患者并发冠心病的相关危险因素。方法入选对象为我院2015年1月至2019年6月收治的高血压患者,均行冠状动脉造影或冠脉CTA检查,分为冠心病组和对照组。收集两组
目的研究伊伐布雷定对慢性心力衰竭患者心脏功能及血清重组人半乳糖凝集素3(Galectin-3)、可溶性人基质裂解素2(sST2)以及N末端B型脑钠肽前体(NT-proBNP)水平的影响。方法选
跳频信号载频随时间变化发生跳变,因此跳频信号具有丰富的频域信息,而且其在时域上为连续信号,相比单跳信号也具有更丰富的时域信息。时频差估计精度与信号在时频域上的分布