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识别雷达信号的调制方式有助于分析雷达的工作模式和目的,为及时采取恰当的应对措施提供依据。长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)深度学习模型在基于特征的调制方式识别领域中有着广泛应用,但LSTM模型的时间性能会随着输入数据规模的增大而下降。针对以上问题,文中提出了一种基于注意力机制的双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)的雷达信号调制方式识别算法。该算法通过BiLSTM提取信号原始数据的特征,再使用注意力机制为学习到的特征分配相应权重,最后由分类器根据学习到的特征输出分类结果。使用Python框架构建基于注意力机制的BiLSTM网络模型,以雷达辐射源信号特征仿真数据作为网络的输入和训练基础,实现对辐射源的调制方式的识别。结果表明,该模型在识别雷达信号的调制方式方面具有良好的效果。 相似文献
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