- 专利标题: 一种基于双线性高效神经网络的有源干扰识别方法
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申请号: CN202110011684.5申请日: 2021-01-06
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公开(公告)号: CN112731309B公开(公告)日: 2022-09-02
- 发明人: 肖易寒 , 周静怡 , 陈涛 , 郭立民 , 蒋伊琳 , 宋柯 , 于祥祯
- 申请人: 哈尔滨工程大学 , 上海无线电设备研究所
- 申请人地址: 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室;
- 专利权人: 哈尔滨工程大学,上海无线电设备研究所
- 当前专利权人: 哈尔滨工程大学,上海无线电设备研究所
- 当前专利权人地址: 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室;
- 主分类号: G01S7/36
- IPC分类号: G01S7/36 ; G01S7/41 ; G06N3/04
摘要:
本发明属于雷达干扰信号识别技术领域,具体涉及一种基于双线性高效神经网络的有源干扰识别方法。本发明针对现有干扰信号在低干噪比下识别难度大、依靠先验知识的问题,设计了更智能化的干扰识别方法。本发明通过对多种干扰信号进行建模分析,从信号时频图像的角度,采用双线性高效神经网络进行识别,在低干噪比下依然能获得很高的准确率。仿真实验证明了双线性高效神经网络用来识别干扰信号的有效性,相对于人工提取特征的传统方式,精度更高、更为简便。本发明无需干扰信号特征的先验知识,在低干噪比下具有一定的鲁棒性,突破了现有的雷达有源干扰识别方法的应用局限。
公开/授权文献
- CN112731309A 一种基于双线性高效神经网络的有源干扰识别方法 公开/授权日:2021-04-30