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| 稿件标题： | 注意力机制和CNN结合的雷达辐射源个体识别 |
| 稿件作者： | 杨海宇1，郭文普1，康凯1，何婧媛1,2，边强1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.04.041 |
| 科学编辑： | 王天云 博士后（ 中国卫星海上测控部高级工程师） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 注意力机制；卷积神经网络；雷达辐射源个体识别；双谱分析 |
| 文章摘要： | 针对雷达辐射源个体识别准确率低、抗噪性能差和训练时间长的问题，提出了一种注意力机制和卷积神经网络相结合的方法。首先根据雷达发射机功率放大器的硬件差异，建立雷达辐射源的系统模型；其次，对雷达信号进行双谱分析，得到的双谱图作为网络输入；然后，将注意力机制引入优化后的卷积神经网络，提高对个体特征的学习能力；最后，与现有方法对比，验证算法的有效性。实验证明，相比卷积神经网络，所提方法识别准确率提高5%，训练时间缩短一半。 |
| 引用本文格式： | 杨海宇，郭文普，康凯，等.注意力机制和CNN结合的雷达辐射源个体识别［J］.兵器装备工程学报，2023，44(4)：290-296. YANG Haiyu, GUO Wenpu, KANG Kai, et al.Individual identification for a radar emitter combined with attention mechanism and CNN［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(4)：290-296. |
| 刊期名称： | 2023年04期 |
| 出版时间： | 2023年4月 |
| 上线时间： | 2023年4月28日 |
| 浏览次数： | 2619 |
| 下载次数： | 54 |
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