一种基于脉内调制增强的辐射源信号分选方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于脉内调制增强的辐射源信号分选方法
申请号:CN202410933717
申请日期:2024-07-12
公开号:CN118884363A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于脉内调制增强的辐射源信号分选方法,对于每个雷达辐射源,会随着时间不断发出脉冲信号,每个脉冲信号用PDW来表示,脉冲信号PDW包含五个参数,分别为TOA、PW、PA、DOA和RF,同时添加脉内细节描述扩充到更多维;通过脉冲调制操作和信号产生方程,将信号PDW转化为更具鉴别力的时域脉内调制信号s(t);并通过张量级联操作,将信号PDW中的多元参数嵌入到s(t)中构建信号识别模型,包括特征提取网络和分类器,其中特征提取网络包括PEL层、Attn块、FFT块和MLP块,分类器由一层全连接网络和Softmax激活函数组成;使用零开始训练法训练信号识别模型,本发明能够在复杂电磁环境中不依赖脉间参数高效地分选雷达信号。
技术关键词
信号识别模型 特征提取网络 辐射源 分类器 多层注意力机制 脉冲调制方法 参数 级联 雷达 退火算法 分选系统 处理器 计算机设备 优化器 可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于高效多传感器融合的语义分割方法、装置、设备及介质
多传感器融合 语义分割方法 多模态数据融合 网络解码器 双网络
2
运输代理智能货物跟踪方法、装置、设备及存储介质
智能货物 跟踪方法 卡尔曼滤波 分布式模型 实时数据
3
信贷风险检测方法及装置、电子设备、程序产品
弱分类器 风险评估报告 多项式 Adaboost集成学习 非结构化文本信息
4
危险废物污染事故预警系统及方法
高速公路实时监控 事故预警系统 环境感知数据 特征提取单元 文本特征向量
5
三维头部重建模型的训练方法、装置、设备及存储介质
采样点 点云 图像 视觉特征 特征提取网络
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号