技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的雷达辐射源识别方法。本发明将雷达辐射源模型产生的一维波形信号，经过短时傅里叶变换处理之后转化为频谱图，再针对一维波形信号和频谱图设计不同的网络结构。本发明首先根据8种雷达辐射源信号模型产生数据，生成波形信号；再将波形信号通过短时傅里叶变换变为频谱图，实现数据增强和波形到图像的转换；将波形信号和频谱图分别输入到深度卷积神经网络，进行卷积和池化操作，分别得到各自的特征信息；最后将提取出的特征信息输入到softmax进行分类。采用本发明方法，雷达辐射源信号得到更高的分类识别准确率，雷达信号识别结果会更好。
技术研发人员：刘伟峰;孔明鑫;张敬;张桂林
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：2018.12.29
技术公布日：2019.04.16