基于改进残差神经网络的雷达信号识别方法

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摘 要：针对低信噪比情况下，雷达信号特征提取困难，导致识别准确率较低的问题，提出一种基于改进残差神经网络的雷达信号调制识别方法。首先使用时频分析方法，将时域信号转化为二维时频图像;然后对图像进行灰度化、高斯滤波、双线性插值、归一化等预处理，作为深度学习模型的输入;最后搭建改进的残差神经网络，利用空间和通道重构单元减少特征冗余，提高特征提取精度，从而提高低信噪比下雷达信号识别准确率。（剩余14351字）

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