基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选.pdf

基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选 本文介绍了一种基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选方法，该方法可以解决现有的针对脉冲描述字（Pulse Description Word，PDW）的信号预分选方法出现错误的情况下，针对脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval，PRI）的信号主分选的运算迭代次数和误差将会明显增加的问题。 该方法将信号到达时间差（Difference Time of Arrival，DTOA）特性作为新的单脉冲参数和PDW进行结合，共同完成聚类，获得更为准确的分选结果。在PDW重复度较高的情况下，传统分选方法可能会出现错误，而本方法可以在复杂环境下仍然获得准确的雷达信号分选结果，提高了分选准确率。 关键技术点： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选方法，利用卷积神经网络的强大特征学习能力，来识别和分类单脉冲信号。 2. 单脉冲特性参数：将信号到达时间差（DTOA）特性作为新的单脉冲参数和PDW进行结合，共同完成聚类，获得更为准确的分选结果。 3. 聚类算法：使用聚类算法将单脉冲信号进行分类，提高了分选准确率。 4. 机器学习算法：使用机器学习算法来训练和优化卷积神经网络模型，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。 5. 深度学习技术：基于深度学习技术的单脉冲信号分选方法，能够学习和识别复杂的信号模式，提高了分选准确率。 本文的贡献在于提出了一种基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选方法，解决了现有的针对脉冲描述字（PDW）的信号预分选方法出现错误的情况下，针对脉冲重复间隔（PRI）的信号主分选的运算迭代次数和误差将会明显增加的问题。 在实际应用中，本方法可以应用于电子战、雷达系统、通信系统等领域，提高了雷达信号分选的准确率和效率。 本文的方法可以解决现有的针对脉冲描述字（PDW）的信号预分选方法出现错误的情况下，针对脉冲重复间隔（PRI）的信号主分选的运算迭代次数和误差将会明显增加的问题，提高了雷达信号分选的准确率和效率。