基于改进UNet3+网络的雷达辐射源信号识别OA北大核心CSTPCD

针对传统识别辐射源信号的方法需要手动提取并选取特征、在低信噪比条件下难以准确识别信号的问题,提出了一种基于改进UNet3+网络的辐射源信号识别方法。通过删减UNet3+的网络层级,保留网络特征融合能力的同时降低了网络的复杂度,并引入注意力机制优化模型性能,构建了一个新的网络模型。通过对8种常见的雷达信号进行仿真实验,实验结果表明:改进模型的识别准确率达到96.63%,对比一些经典网络模型,训练总用时更短,在低信噪比条件下能更加有效识别辐射源信号,可以适应复杂的电磁环境。