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關鍵詞：輻射源型號識別 深度學習 受限玻爾茲曼機 深度置信網絡 

摘要：針對傳統雷達輻射源型號識別依賴專家經驗構建識別模型,識別特征粗放、不完備,難以準確識別復雜體制雷達的問題,提出了一種基于深度學習的雷達輻射源型號識別方法。首先對時域波形數據降維、對齊、采樣等預處理;然后采用受限玻爾茲曼機(RBM)和深度置信網絡(DBN)模型訓練樣本;最后分別采用K最近鄰(KNN)、隨機森林(RF)、支持向量機(SVM)三種分類器完成識別任務。實驗采用9類雷達輻射源型號的外場數據驗證算法的有效性,實驗表明基于深度學習的雷達輻射源型號識別方法取得了較好的識別效果。

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