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申请/专利权人：中山大学;北京无线电测量研究所
摘要：本发明公开一种基于重构循环神经网络的已知雷达信号开集分选方法，将输入重构和开集方法引入RNN分选模型，通过输入重构的思想构建RBi‑RNN，联合交叉熵损失、重构损失和中心损失进行模型训练，提高模型的分选精度，并通过极值理论拟合Weibull分布，利用拟合好的Weibull分布从混叠脉冲序列中将已知雷达与未知雷达分离，提升了分选模型适应开集环境的能力。
主权项：1.一种基于重构循环神经网络的已知雷达信号开集分选方法，其特征在于，包括以下步骤：根据已知雷达类型的信号参数，生成每类已知雷达对应的脉冲信号PDW序列；将所述脉冲信号PDW序列混叠，得到混叠脉冲信号PDW序列；使用量化技术和嵌入技术对所述混叠脉冲信号PDW序列进行预处理，得到输入向量集；利用所述输入向量集训练重构循环神经网络，得到训练好的重构循环神经网络，所述重构循环神经网络的输入为预处理后的混叠脉冲信号PDW序列，通过重构循环神经网络的编码器获取特征向量，将所述特征向量输入所述重构循环神经网络的分选器，得到预处理后的混叠脉冲信号PDW序列中每类雷达脉冲信号的概率；获取待识别的雷达信号，并输入到重构循环神经网络中，取出重构循环神经网络的编码器输出的特征向量，利用极值理论计算所述待识别的雷达信号属于各已知雷达的概率权重，并根据所述概率权重修正所述待识别的雷达信号的特征向量，并得到所述待识别的雷达信号属于未知雷达的概率，判断所述待识别的雷达信号属于未知雷达还是各已知雷达。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 北京无线电测量研究所 一种基于重构循环神经网络的已知雷达信号开集分选方法
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