基于半监督学习网络的雷达有源干扰识别
为提升具有少量标签的雷达有源干扰信号识别性能,提出一种基于半监督学习(SSL)网络的雷达有源干扰识别方法.首先,建立雷达有源干扰模型;然后,利用时频分析方法提取信号高维特征,并构建雷达有源干扰信号数据集;最后,开展基于FixM atch算法的雷达有源干扰识别.仿真结果表明,在数据集具有28个标签时模型精度为87.6%,具有175个标签时模型精度为92.8%,具有2800个标签时模型精度为94.7%.验证了SSL算法在具有少量标签的雷达有源干扰信号识别中有较好的效果.
有源干扰、半监督学习、FixMatch算法、识别
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TN958.2
2023-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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