面向辐射源个体识别的多分辨率卷积网络

雷达辐射源个体识别是一种通过提取雷达硬件指纹特征来区分同类型雷达中的某特定辐射源个体的技术。但由于模型参数量过多和计算复杂度高,限制了其在实时和近实时场景下的应用。面对此问题,提出了一种轻量化的多分辨率卷积网络,该网络丰富了信号不同频域分辨率特征,从而在不增加参数或计算量的情况下,提高了识别准确率。进行了包含10个导航雷达信号的辐射源个体识别数据集实验,结果表明,提出方法与标准卷积网络相比,在不增加参数量与计算量条件下,提高了约8%的识别准确率;与多尺度网络相比,提出方法仅采用3/4的参数量和计算量,即可达到与之相当的准确率。该方法适用于航天等实时和近实时应用场景。

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本文档关键词:辐射源,分辨率,识别,个体,面向