本发明公开一种深度学习下基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM串联模型的雷达有源干扰识别方法,其实现步骤为：获取雷达有源干扰信号,生成雷达有源干扰信号集合；生成雷达有源干扰信号时频灰度图像集；生成训练集和验证集；构建深度学习网络并进行训练；对待识别的雷达有源干扰信号进行识别。本发明能够在获取信号有效特征不足的情况下进行雷达有源干扰信号类型的检测,加快网络训练时的收敛速度,提高了雷达有源干扰信号分类的准确性,有利于雷达及时选取有效的抗干扰措施,提升雷达的生存率。
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