基于图像化特征的雷达信号个体识别与工作模式识别方法

为解决传统复杂雷达信号特征参数提取困难而无法有效进行个体识别和工作模式识别的问题，提出一种基于图像化特征的雷达信号个体识别与工作模式识别方法．首先，利用变换域特征提取将雷达时域信号映射到图像域；然后，通过协同训练来对雷达信号进行个体识别；最后，在个体识别的基础之上，采用图像化特征重构方法和图像分类技术完成对工作模式的识别．实验结果表明，13类个体识别中，利用ResNet和BiLSTM网络协同训练的识别准确率能到82%以上；4类工作模式识别中，利用ResNet网络的识别准确率能到95%以上．