电讯技术

作者：刘玉欣,田润澜,任琳,孙亮

单位：(空军航空大学 航空作战勤务学院，吉林 长春 130022;中国人民解放军93110部队，北京 100843)

关键词：雷达信号；调制样式识别；深度学习；选择性核网络（SK-Net）；时间序列；

基金：国家自然科学基金资助项目（61571462）

针对基于图像识别的雷达信号调制样式识别方法生成图像耗时长，收敛速度慢，且在低信噪比条件下识别准确率低的问题，提出了一种新的雷达信号调制样式识别模型。此模型将雷达信号时间序列经简单预处理后直接作为网络输入，避免了将信号转换为图像的复杂过程；网络能够自主提取雷达信号空间和时间两个方面特征，完善了特征提取的方式；同时，对网络结构进行了优化，并引入了选择性核网络，以获取特征在不同尺度上的重要信息。实验结果表明，此模型在低信噪比条件下具有较快的训练速度和较高的识别准确率。

来源：2023年第7期

《电讯技术》期刊编辑部

查看电讯技术杂志2023年第7期