作者:程嘉远 单位:南京电子技术研究所 出版:《现代雷达》2018年第08期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXDLD2018080130 DOC编号:DOCXDLD2018080139 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 深度学习是当前人工神经网络领域的研究热点,广泛应用于字符识别、图像识别和语音识别等应用中。雷达通信目标识别是通信对抗的前提和关键。文中分析了模板匹配法、DS证据理论等传统通信目标识别方法的在特征提取、模型表达方面的不足,对深度学习神经网络在通信目标识别中的应用进行了初步探讨,并提出了一种基于深度学习的通信目标识别框架。该框架和思路同样适用于雷达对抗目标识别等问题,可为深度学习在雷达目标识别领域的应用提供支撑。

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