1.基于多头注意力机制的lstm网络的雷达信号识别方法,其特征在于:所述识别方法包括如下步骤:s1、取一个有标签标注的数据集,将数据集中的多种典型雷达信号作为lstm(long short-term memory)网络的训练及测试用;s2、对产生的数据集信号进行预处理;s3、构建lstm网络,设置lstm网络参数;s4、将数据集信号序列的训练样本数据...
本发明提供了一种基于多头注意力机制的LSTM网络的雷达信号识别方法,其特征在于:所述识别方法包括如下步骤:S1,生成数据集,数据集中的多种典型雷达信号作为LSTM网络的训练及测试用;S2,对产生的数据集信号进行预处理;S3,构建LSTM网络,设置LSTM网络参数;S4,将数据集信号序列的训练样本数据输入至步骤S3的LSTM网络中,当迭代...
6.基于多头注意力机制的lstm网络的雷达信号识别方法,其特征在于:所述识别方法包括如下步骤: 7.s1、取一个有标签标注的数据集,该数据集可以包括但不限于这九种典型雷达信号(常规脉冲信号、线性调频信号、非线性调频信号、双相相移键控信号、正交相移键控信号、频移键控信号、线性调频与双相相移键控信号的混合调制...