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基于改进1DCNN+TCN的雷达辐射源快速识别方法
被引量:
3
1
作者
金涛
王晓峰
+1 位作者
田润澜
张歆东
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期463-469,共7页
为了解决传统雷达辐射源识别方式识别速度慢、在低信噪比时很难准确识别等问题,结合深度学习提出了一种基于改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1DCNN)和时间卷积网络(temporal convolutional network,...
为了解决传统雷达辐射源识别方式识别速度慢、在低信噪比时很难准确识别等问题,结合深度学习提出了一种基于改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1DCNN)和时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的雷达辐射源快速识别模型。在1DCNN的基础上加入了批归一化层,并在全连接层前加入注意力机制;同时在原有TCN的基础上进行改进,使用Leaky ReLU激活函数代替ReLU函数;将改进后的TCN与1DCNN相连接。仿真实验结果分析表明,该模型不仅能够迅速识别出辐射源信号,识别准确率也较高,能够有效平衡模型识别速度和识别精度。
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关键词
辐射源信号快速识别
时间序列
时间卷积网络
一维卷积神经网络
参数化线性修正单元
注意力机制
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职称材料
题名
基于改进1DCNN+TCN的雷达辐射源快速识别方法
被引量:
3
1
作者
金涛
王晓峰
田润澜
张歆东
机构
吉林大学电子科学与工程学院
空军航空大学航空作战勤务学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期463-469,共7页
基金
国家自然科学基金(61571462)资助课题。
文摘
为了解决传统雷达辐射源识别方式识别速度慢、在低信噪比时很难准确识别等问题,结合深度学习提出了一种基于改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1DCNN)和时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的雷达辐射源快速识别模型。在1DCNN的基础上加入了批归一化层,并在全连接层前加入注意力机制;同时在原有TCN的基础上进行改进,使用Leaky ReLU激活函数代替ReLU函数;将改进后的TCN与1DCNN相连接。仿真实验结果分析表明,该模型不仅能够迅速识别出辐射源信号,识别准确率也较高,能够有效平衡模型识别速度和识别精度。
关键词
辐射源信号快速识别
时间序列
时间卷积网络
一维卷积神经网络
参数化线性修正单元
注意力机制
Keywords
rapid identification of emitter signals
time series
temporal convolution network(TCN)
one dimensional convolution network(1DCNN)
parametric linear correction element
attention mechanism
分类号
TN971.1 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进1DCNN+TCN的雷达辐射源快速识别方法
金涛
王晓峰
田润澜
张歆东
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
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