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公开(公告)号:CN118378165B
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410809451.3
申请日:2024-06-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G01S7/02 , G01S7/285 , G01S7/295
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的多维泰勒网的雷达脉内调制信号识别方法,包括:针对雷达脉内调制信号,选取分类特征,构成各个样本;随机打乱原有的以各个单位向量构成的语句序列,得到乱序数据结构;将各个单位向量构成的乱序数据结构转变为采集到的雷达信号的不同样本对应各个特征的数据构成的矩阵结构,将原本用数字对单位向量在不同维度上的表示改进为采集到的雷达信号样本对应的不同特征的数据;将自注意力机制层融入多维泰勒网,获得雷达信号分类模型。本发明充分沟通样本与样本之间的关系,兼顾在较低信噪比、选取的特征数量少、特征与目标类别相关性弱的情况下满足较高识别准确率和较快速度的需求。
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公开(公告)号:CN118378165A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410809451.3
申请日:2024-06-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G01S7/02 , G01S7/285 , G01S7/295
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的多维泰勒网的雷达脉内调制信号识别方法,包括:针对雷达脉内调制信号,选取分类特征,构成各个样本;随机打乱原有的以各个单位向量构成的语句序列,得到乱序数据结构;将各个单位向量构成的乱序数据结构转变为采集到的雷达信号的不同样本对应各个特征的数据构成的矩阵结构,将原本用数字对单位向量在不同维度上的表示改进为采集到的雷达信号样本对应的不同特征的数据;将自注意力机制层融入多维泰勒网,获得雷达信号分类模型。本发明充分沟通样本与样本之间的关系,兼顾在较低信噪比、选取的特征数量少、特征与目标类别相关性弱的情况下满足较高识别准确率和较快速度的需求。
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