基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法

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基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法
申请号:CN202510859007
申请日期:2025-06-25
公开号:CN120354258B
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法,涉及通信识别技术领域,本发明根据本雷达获取的电磁信号形成复数信号和残差信号,以复数信号输入CNN网络训练识别模型并获取识别模型中的置信度,通过将残差信号做与复数信号同样的处理过程,获取残差信号的能量谱,将能量谱中的能量指标与识别模型中的置信度进行对应,获取能量指标与置信度存在确定关系的子区域以及其对应的影响因子,并通过影响因子对识别模型中的置信度进行修正,实现利用残差信号对置信度的影响关系提升识别模型的判断能力。
技术关键词
信号 识别方法 辐射源 指标 置信度阈值 身份 采样点 电磁 雷达 关系 变量 通信识别技术 因子 滤波 训练识别模型 识别模型训练 短时傅里叶变换 本子 序列 索引