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申请/专利权人：电子科技大学;电子科技大学(深圳)高等研究院
摘要：本发明公开了一种基于多通道注意力机制卷积模型的雷达个体识别方法，首先通过雷达辐射源的参数特征构建脉冲描述字参数数据集，然后构建初始化的神经网络模型并进行参数初始化，设置神经网络模型的超参数与训练方法，再将数据集划分为训练集与测试集，使用训练集训练神经网络模型，最后利用训练好的神经网络模型对测试集数据进行分类识别测试，完成雷达个体识别，同时评价分类准确率。本发明的方法将AlexNet架构与多通道注意力SE模块相结合，能够更有效地提取雷达辐射源的特征信息，提高雷达辐射源个体识别的准确率与抗缺失、抗噪声能力，有效降低网络识别的计算复杂度，并增强其网络鲁棒性。
主权项：1.一种基于多通道注意力机制卷积模型的雷达个体识别方法，具体步骤如下：S1、建立雷达辐射源脉冲描述字参数数据集；S2、基于深度卷积网络AlexNet架构，并结合SE多通道注意力机制模块，构建初始化的神经网络模型，并进行参数初始化；S3、设置训练步骤S2所述神经网络模型的超参数与训练方法；S4、基于步骤S3，使用步骤S1得到的数据集作为数据来源，并按照8：2的比例将其划分为训练集与测试集，使用训练集数据训练步骤S2初始化的神经网络模型；S5、基于步骤S4得到训练好的神经网络模型，对步骤S4中所述的无标签的测试集数据进行分类识别，并在漏脉冲与数据测量误差环境下分别进行测试，得到辐射源个体识别结果，完成雷达个体识别，同时评价其分类准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 电子科技大学(深圳)高等研究院 基于多通道注意力机制卷积模型的雷达个体识别方法
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