基于LSTM的雷达辐射源识别技术

作者：刘括然

来源：舰船电子工程, 2019, 39(12): 92-95.

• 雷达辐射源识别
• 时序问题
• LSTM网络
• 识别分类

根据侦察获得的连续雷达辐射源信号特征参数对辐射源进行识别,在电子战中占有重要的地位。传统的机器学习方法,需要大量的人工特征提取以及先验知识,且很难处理时序问题。论文基于长短时记忆网络(LSTM)模型对雷达辐射源进行识别分类。通过仿真数据,在TensorFlow平台构建深度LSTM网络模型,以连续的雷达辐射源信号特征作为网络的输入并训练,实现对辐射源的识别,结果表明构建的LSTM模型在识别辐射源有很好的效果,平均识别率达93.2%。