基于多维特征神经网络集成的有源干扰识别算法OACSTPCD
Active jamming recognition algorithm based on multi-dimensional feature neural network integration
针对在强噪声环境下雷达有源干扰识别准确率不高的问题,提出一种基于功率谱密度、频谱瞬时包络与时频图特征神经网络集成的干扰识别算法.首先从理论推导和方法实现两个角度论述了神经网络集成的基本原理;然后阐述了特征获取方法、网络结构和采用Stacking策略进行网络生成与集成的过程,分析了有源干扰识别的训练、测试结果;最后将该方法与基于时频图的AlexNet检测器、基于功率谱密度序列的LSTM检测器、基于特征融合的双通道检测器进行比较,仿真结果表明,在干噪…查看全部>>
赵忠臣;刘利民;解辉;韩壮志;荆贺
陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系,河北 石家庄 050003陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系,河北 石家庄 050003陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系,河北 石家庄 050003陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系,河北 石家庄 050003陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系,河北 石家庄 050003
电子信息工程
有源干扰识别神经网络集成多维特征深度自编码器卷积神经网络Stacking策略机器学习泛化误差
active jamming recognitionneural network integrationmulti-dimensional featuredeep auto encoderconvolu-tional neural networkstacking strategymachine learninggeneralization error
《现代电子技术》 2023 (19)
1-7,7
评论