基于时频域特征融合网络多任务学习的雷达信号检测方法及系统

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基于时频域特征融合网络多任务学习的雷达信号检测方法及系统
申请号:CN202411511102
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119471578B
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于时频域特征融合网络多任务学习的雷达信号检测方法及系统,方法包括以下步骤:建立雷达信号数学模型,利用数学模型获取各种类型的雷达信号序列;对雷达信号序列进行处理,得到雷达信号I序列和雷达信号Q序列;对雷达信号I序列和雷达信号Q序列进行标注,并构建训练数据集;构建时频域特征融合网络,利用训练数据集对时频域特征融合网络进行训练,得到信号检测识别模型;获取待检测雷达信号,利用信号检测识别模型完成雷达信号检测。本发明通过对多种雷达信号进行组合建模分析,从信号I/Q的角度,采用时频域特征融合网络提取信号局部特征和全局特征,并且融合频域的特征来降低噪声对信号识别的影响。
技术关键词
雷达信号检测方法 局部特征提取 序列 数学模型 时域特征提取 频域特征提取 多任务 检测雷达 网络 注意力 数据 切割模块 信号检测系统 接收机噪声 转换单元
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