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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明提出了一种基于长短期记忆神经网络的已知雷达信号预分选方法，其实现步骤为：首先对输入特征参数进行处理，使用了独热编码和嵌入矩阵映射的编码方法，对得到的稠密向量进行拼接得到联合特征输入向量；然后使用一种基于GRU网络的数据提取方法，提取处理后的脉冲序列流向量中存在的时序和数值上的变化关联；然后通过全连接网络根据输入的状态向量实现分类。相较于其他方法，本方法克服了传统基于数据模板匹配方法难以应对捷变等调制参数的问题，既能应对脉冲缺失情况，算法又具有稳健性。
主权项：1.一种基于长短期记忆神经网络的已知雷达信号预分选方法，其特征在于，包括：步骤1：基于独热编码和嵌入矩阵映射，对输入特征参数进行处理，得到联合特征输入向量；步骤2：基于GRU网络，对联合特征输入向量进行数据提取和训练，得到状态向量ht；步骤3：通过全连接网络对状态向量ht进行处理，得到预分选结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于长短期记忆神经网络的已知雷达信号预分选方法
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