公开(公告)号：CN117633656A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311688604.5

申请日：2023-12-11

Applicant: 河南理工大学

Inventor： 邹波蓉 ,  李帅 ,  刘军 ,  张恺 ,  李辉 ,  王悦悦 ,  魏佳辉 ,  徐潇宇 ,  刘登科

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种基于时频分析及改进卷积神经网络的雷达信号识别方法，所述方法可以自动识别接收信号的调制类型，同时保证特征提取的多样性和信号分类的准确性。所述方法具体步骤为：获取雷达信号，通过CWD变换将所述雷达信号转换成时频图；对所述时频图进行预处理；将预处理后的时频图通过两个卷积层进行初步特征提取，将提取的初步特征输入到改进后的分类网络中进行特征融合，最后将融合后的特征图通过Softmax函数实现对雷达信号的分类识别。实验结果证明，本发明在识别率和抗噪声能力等方面明显优于许多雷达信号分类器。