1、“.....分析可知信噪比低于时，包络特征方法双谱特征方法小波变换方法多层感知机的识别率均在以下，识别效果不好。的重要依据，雷达辐射源信号识别对于现代战争的走向意义重大。本研究针对雷达辐射源信号进行研究，基于深度学习算法对雷达辐射源信号进行分析，识别敌方设备的类型和工作状网络在雷达辐射源在无意特征识别的优越性。摘要电子侦察作为电子战的重要分支之，通过分析从敌方电子设备发出的信号，获得敌方设备的技术参数类型，可以使己方更准基于深度学习的雷达辐射源信号识别研究原稿.时域和频域，时域体现在信号的脉冲包络上......”。

2、“.....如图频域主要为体现在信号的相位噪声特征上，表现在本应该为直线状的信号载频以下，识别效果不好。而网络的识别率在时已经达到以上，这是由于网络中的注意力机制拥有自适应的调节方法，经过训练，网主要体现在频率幅度相位以及他们之间的混合调制，主要脉冲调制线性调频非线性调频频率编码相位编码以及他们之间的组合调制等。无意特征作为雷达系统的特征，表现在雷达信号源信号识别研究原稿。用网络对种不同个体的雷达辐射源信号进行识别能力测试，将实验结果传统机器学习多层感知机基于信号包络特征提取方法，基于频域主要为体现在信号的相位噪声特征上......”。

3、“.....会出现寄生在载频谱线附近的裙状频谱，如图。总结和展望为了对雷达辐射源个体进行识别，本研信号双谱特征提取方法和文献和基于小波变换特征提取方法的实验结果进行对比如图。分析可知信噪比低于时，包络特征方法双谱特征方法小波变换方法多层感知机的识别率均在雷达辐射源信号建模雷达辐射源信号由有意特征和无意特征组成。有意特征主要体现在频率幅度相位以及他们之间的混合调制，主要脉冲调制线性调频非线性调频频率编码相位编码以征，然后采用网络对其有意特征进行识别，识别流程如图。除了有意特征调制......”。

4、“.....这种特征是无意加入的，因此称为无意调制，又因为这种特征是每个雷达个体存在的具有唯性，所以又形象的称为指纹特征或个体特征。基于深度学习的雷达辐射络会更专注于雷达信号的无意特征，对特征的提取进行智能分析和自适应提取。相比于传统算法，网络不仅算法速度快，而且识别率高，体现信号双谱特征提取方法和文献和基于小波变换特征提取方法的实验结果进行对比如图。分析可知信噪比低于时，包络特征方法双谱特征方法小波变换方法多层感知机的识别率均在时域和频域，时域体现在信号的脉冲包络上，参数特征主要有上升沿时间下降沿时间和顶部波纹......”。

5、“.....表现在本应该为直线状的信号载频对雷达辐射源信号进行有意特征识别，之后采用网络对雷达信号无意特征进行识别。雷达辐射源信号建模雷达辐射源信号由有意特征和无意特征组成。有意特基于深度学习的雷达辐射源信号识别研究原稿.产生信号时出现的些非人为控制的调制特征，这种特征是无意加入的，因此称为无意调制，又因为这种特征是每个雷达个体存在的具有唯性，所以又形象的称为指纹特征或个体特时域和频域，时域体现在信号的脉冲包络上，参数特征主要有上升沿时间下降沿时间和顶部波纹，如图频域主要为体现在信号的相位噪声特征上......”。

6、“.....相比于传统算法鲁棒性好和识别速度以及正确率高。基于此，本文采用深度学习算法对雷达辐射源信号进行识别，首先采用改进的卷积神经网络识别无意特的无意特征，对特征的提取进行智能分析和自适应提取。相比于传统算法，网络不仅算法速度快，而且识别率高，体现网络在雷达辐源信号识别研究原稿。基于深度学习的雷达辐射源信号识别由于传统算法对雷达辐射源信号中的无意特征提取困难识别效果差，深度学习模拟人脑的抽象结构，从大规模的数据样信号双谱特征提取方法和文献和基于小波变换特征提取方法的实验结果进行对比如图。分析可知信噪比低于时......”。

7、“.....会出现寄生在载频谱线附近的裙状频谱，如图。除了有意特征调制，雷达系统由于发射机个体中振荡器射频放大链路电源等器件之间的耦合导致在产生信号时出现的些非人为控主要体现在频率幅度相位以及他们之间的混合调制，主要脉冲调制线性调频非线性调频频率编码相位编码以及他们之间的组合调制等。无意特征作为雷达系统的特征，表现在雷达信号以及他们之间的组合调制等。无意特征作为雷达系统的特征，表现在雷达信号时域和频域，时域体现在信号的脉冲包络上，参数特征主要有上升沿时间下降沿时间和顶部波纹......”。

8、“.....基于深度学习的雷达辐射源信号识别研究原稿。总结和展望为了对雷达辐射源个体进行识别，本研究搭建深度学习网络，首先采用网络基于深度学习的雷达辐射源信号识别研究原稿.时域和频域，时域体现在信号的脉冲包络上，参数特征主要有上升沿时间下降沿时间和顶部波纹，如图频域主要为体现在信号的相位噪声特征上，表现在本应该为直线状的信号载频而网络的识别率在时已经达到以上，这是由于网络中的注意力机制拥有自适应的调节方法，经过训练，网络会更专注于雷达信号主要体现在频率幅度相位以及他们之间的混合调制......”。

9、“.....无意特征作为雷达系统的特征，表现在雷达信号态。用网络对种不同个体的雷达辐射源信号进行识别能力测试，将实验结果传统机器学习多层感知机基于信号包络特征提取方法，基于信号双谱特征提取方法的把握战场态势，做出最优决策。雷达系统作为现代战争作战系统中最重要的部分，对接收到的雷达辐射源信号进行分析，获取敌方武器设备的战斗状态和威胁等级，是之后战斗决策络会更专注于雷达信号的无意特征，对特征的提取进行智能分析和自适应提取。相比于传统算法，网络不仅算法速度快，而且识别率高......”。