文献类型：期刊文章

作　　者：周东青[1] 王玉冰[1] 王星[1] 程相东[2] 肖吉阳[3]

机构地区：[1]空军工程大学航空航天工程学院,陕西西安710038 [2]空军西安飞行学院,陕西西安710306 [3]空军工程大学装备管理与安全工程学院,陕西西安710051

出　　处：《国防科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61372167)

年　　份：2016

卷　　号：38

期　　号：6

起止页码：136-141

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。

关 键 词：辐射源信号识别  深度学习  限制波尔兹曼机  

分 类 号：TN97]