基于深层残差网络和三元组损失的雷达信号识别方法

摘要：

针对分类网络难以有效扩展分类数量的问题,提出了一种基于深层残差网络和三元组损失的雷达信号识别方法.该方法首先将雷达信号作为深层残差网络的输入,通过一维卷积将雷达信号映射到128维欧几里得空间,得到信号的特征向量;然后利用三元组损失函数调整网络参数,使得同类信号之间特征向量的欧式距离减小而不同类别信号之间的距离增大;最后通过基于样本库的识别算法实现对信号的分类识别.实验结果表明,相较于传统的分类网络,该方法在保证识别准确率的同时使得模型能够对分类数量进行有效扩展.

关键词：雷达信号识别、深层残差网络、三元组损失函数、一维卷积

所属期刊栏目：42

分类号：TN974

资助基金：国家自然科学基金61571462

在线出版日期：2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2506-2512