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摘要
针对现代战场电磁环境下复杂调制雷达信号分选准确率低的问题，本文提出一种基于密集连接卷积网络(Densely Connected Convolutional Networks, DenseNet)的雷达辐射源信号分选算法。该算法采用脉冲描述字(Pulse Description Word, PDW)参数与脉内参数相结合作为分选特征，并对特征参数进行差值预处理生成训练数据，使用一维DenseNet网络进行分选。采用本文预处理方法可以有效提取特征间的相关性差异，同时弥补脉间参数PDW对脉内调制信息的缺失。实验结果表明，该方法能有效实现复杂雷达辐射源信号的分选，在0dB的信噪比下可以达到98%以上的分选准确率。
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