基于ML-Decoder多分量雷達(dá)信號脈內(nèi)調(diào)制識別方法

摘要： 在現(xiàn)代電子偵察領(lǐng)域，由于電磁環(huán)境復(fù)雜，脈沖流密度較大，存在同時接收多個雷達(dá)信號的情況，多個雷達(dá)信號會在時域和頻域出現(xiàn)重疊問題，使得雷達(dá)信號的特征變得混淆復(fù)雜。雷達(dá)信號的脈沖調(diào)制識別研究在單分量信號中取得了較好的效果，而在多分量雷達(dá)信號領(lǐng)域中，需要更多創(chuàng)新方法。為了解決上述問題，提出基于多標(biāo)簽解碼器網(wǎng)絡(luò)(Multi-Lable Decoder Network)框架。該網(wǎng)絡(luò)框架首先... （共8頁）