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摘要
本发明属于电子对抗中雷达辐射源信号的分选技术领域,公开了基于深度学习网络的雷达辐射源信号分选方法及系统,对接收的雷达辐射源信号进行预过滤处理；再对接收信号进行崔-威廉斯分布时频分析,获取二维时频图像；以及通过基于堆栈混合自编码器提取特征,并利用半监督线性判别法进行降维后对雷达辐射源信号进行分选。本发明通过提取崔-威廉斯分布时频特征,去除了相关信息之间的冗余,降低了特征维度,同时可以减少信号噪声；由于本发明利用去噪自编码器、稀疏自编码器以及普通自编码器进行堆叠提取特征,这样网络既具有较好的泛化能力也具有提取出更抽象的稀疏特征的能力,增加了网络的鲁棒性和分选正确率。
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