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基于LSTM的辐射源个体识别技术分析
文献摘要：
随着科学技术的快速发展,电磁环境中的信息数据越来越庞杂,如何从复杂的环境中找到并准确识别出有效信息,是辐射源个体识别(SEI)技术研究的目的,而传统的SEI技术已经很难适应当前的复杂环境.阐述了现有SEI技术及其存在的不足,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的辐射源个体识别方法,介绍了其原理,并通过仿真分析验证了该方法的可行性,最后提出了后续的技术发展方向.
文献关键词：
辐射源个体识别;特征提取;长短时记忆神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张文君;张正位
作者机构：
中国船舶集团有限公司第八研究院,江苏扬州225101;苏州中材建设有限公司,江苏苏州215300
文献出处：
引用格式：
[1]张文君;张正位-.基于LSTM的辐射源个体识别技术分析)[J].舰船电子对抗,2022(05):7-13
A类：
B类：
辐射源个体识别,电磁环境,信息数据,庞杂,准确识别,有效信息,SEI,复杂环境,分析验证,技术发展方向,长短时记忆神经网络
AB值：
0.196751
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