基于半监督学习网络的雷达有源干扰识别

摘要：

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.

关键词：有源干扰、半监督学习、FixMatch算法、识别

所属期刊栏目：44

分类号：TN958.2

在线出版日期：2023-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：93-101