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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于脉内调制增强的辐射源信号分选方法，对于每个雷达辐射源，会随着时间不断发出脉冲信号，每个脉冲信号用PDW来表示，脉冲信号PDW包含五个参数，分别为TOA、PW、PA、DOA和RF，同时添加脉内细节描述扩充到更多维；通过脉冲调制操作和信号产生方程，将信号PDW转化为更具鉴别力的时域脉内调制信号st；并通过张量级联操作，将信号PDW中的多元参数嵌入到st中构建信号识别模型，包括特征提取网络和分类器，其中特征提取网络包括PEL层、Attn块、FFT块和MLP块，分类器由一层全连接网络和Softmax激活函数组成；使用零开始训练法训练信号识别模型，本发明能够在复杂电磁环境中不依赖脉间参数高效地分选雷达信号。
主权项：1.一种基于脉内调制增强的辐射源信号分选方法，其特征在于，步骤如下：步骤1，模拟多个独立的雷达发射源，对于每个雷达辐射源，会随着时间不断发出脉冲信号，每个脉冲信号用PDW表示，PDW包含五个参数，分别为TOA、PW、PA、DOA和RF，同时添加脉内细节描述扩充到更多维；步骤2，通过脉冲调制操作，将信号PDW转化为更具鉴别力的脉内调制信号st；通过张量级联操作，将信号PDW中的多元参数嵌入到st中；步骤3，构建信号识别模型，包括特征提取网络和分类器，其中特征提取网络包括PEL层、Attn块、FFT块和MLP块，嵌入多元参数信息后的信号X0首先经过第一层PEL层，之后通过由第一FFT块和第一Attn块的串联模块，得到浅层特征X1，浅层特征X1依次输入第二PEL层以及第二FFT块和第二Attn块的串联模块，得到进一步的特征X2，进一步的特征X2再依次经过第三PEL层和两层第三Attn块，得到特征X3，最后将特征X3输入到第四PEL层和两层第四Attn块，得到深层特征X4；分类器由一层全连接网络和Softmax激活函数组成，提取的特征X4被输入到分类器进行发射源识别；步骤4，使用零开始训练法训练信号识别模型，用于辐射源信号分选。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于脉内调制增强的辐射源信号分选方法
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