一種ER-C-L網(wǎng)絡(luò)模型下的有源干擾識(shí)別算法

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摘  要：針對(duì)強(qiáng)噪聲環(huán)境下雷達(dá)有源干擾識(shí)別準(zhǔn)確率不高的問題，提出了一種基于一維復(fù)合特征的ER-C-L（Extended ResNet-CNN-LSTM）網(wǎng)絡(luò)模型算法。首先將幅度、瞬時(shí)頻率和功率譜瞬時(shí)包絡(luò)及其復(fù)合特征作為網(wǎng)絡(luò)輸入，比較其在ResNet-CNN模型上的識(shí)別準(zhǔn)確率，選取檢測(cè)概率高且數(shù)據(jù)量小的幅度與功率譜瞬時(shí)包絡(luò)復(fù)合特征為最優(yōu)特征。（剩余14930字）