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基于脉冲神经网络的雷达辐射源调制类型识别
被引量：
2
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作者
李伟
朱卫纲
朱霸坤
《电讯技术》
北大核心
2022年第1期11-16,共6页
面对日益复杂的电磁环境和层出不穷的新体制雷达,基于人工方式提取雷达辐射源特征难以满足现代认知电子战的需求。为提升雷达辐射源识别的智能化水平,提出一种新的基于脉冲神经网络(Spiking Neuron Network,SNN)进行雷达辐射源调制类型...
面对日益复杂的电磁环境和层出不穷的新体制雷达,基于人工方式提取雷达辐射源特征难以满足现代认知电子战的需求。为提升雷达辐射源识别的智能化水平,提出一种新的基于脉冲神经网络(Spiking Neuron Network,SNN)进行雷达辐射源调制类型识别的算法。首先利用时频分析的方法,将5种常见雷达时域信号转换为二维灰度图,使用高斯调谐曲线编码器将输入数据转化为脉冲发放时刻,然后传入由Tempotron组成的脉冲神经网络进行识别。仿真实验结果表明脉冲神经网络具有优良的检测精度,功耗较低,验证了该方法的有效性。
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关键词
认知电子战
辐射源识别
调制类型识别
脉冲神经网络
tempotron
神经元
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题名
基于脉冲神经网络的雷达辐射源调制类型识别
被引量：
2
1
作者
李伟
朱卫纲
朱霸坤
机构
航天工程大学研究生院
航天工程大学电子与光学工程系
出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第1期11-16,共6页
基金
电子信息系统复杂电磁环境效应(CEMEE)国家重点实验室项目(2020Z0203B)。
文摘
面对日益复杂的电磁环境和层出不穷的新体制雷达,基于人工方式提取雷达辐射源特征难以满足现代认知电子战的需求。为提升雷达辐射源识别的智能化水平,提出一种新的基于脉冲神经网络(Spiking Neuron Network,SNN)进行雷达辐射源调制类型识别的算法。首先利用时频分析的方法,将5种常见雷达时域信号转换为二维灰度图,使用高斯调谐曲线编码器将输入数据转化为脉冲发放时刻,然后传入由Tempotron组成的脉冲神经网络进行识别。仿真实验结果表明脉冲神经网络具有优良的检测精度,功耗较低,验证了该方法的有效性。
关键词
认知电子战
辐射源识别
调制类型识别
脉冲神经网络
tempotron
神经元
Keywords
cognitive electronic warfare
source of radiation identification
modulation pattern recognition
spiking
neuron
network
tempotron neuron
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于脉冲神经网络的雷达辐射源调制类型识别
李伟
朱卫纲
朱霸坤
《电讯技术》
北大核心
2022
2
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