基于机器学习的辐射源行为建模和感知软件设计与实现

摘要：

雷达辐射源行为建模和感知的主要目的是对复杂电磁环境战场中的雷达信号进行分选和识别.设计了一种基于机器学习的辐射源行为建模和感知软件,聚焦于辐射源目标行为判别.首先利用时频分析协同融合模型进行特征提取,然后建立深度学习模型进行分类识别,获取辐射源参数、扫描特性、调制规律等相关参数信息,对雷达工作模式进行识别,显示辐射源分布态势,为后续的威胁等级计算提供依据.对软件各模块提出了工作原理和仿真结果,结果表明,该方法可以对多个辐射源进行有效识别.

关键词：雷达辐射源、时频分析、深度学习、分类识别

所属期刊栏目：43

分类号：TN951

在线出版日期：2023-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：69-72,99