【摘 要】
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多相码雷达信号特征相似,类间差距小,在低信噪比(Signal‑to‑noise ratio,SNR)下极易混淆。Choi‑Williams等时频分布由于受时频分辨率的约束,难以刻画多相码信号的细节特征
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多相码雷达信号特征相似,类间差距小,在低信噪比(Signal‑to‑noise ratio,SNR)下极易混淆。Choi‑Williams等时频分布由于受时频分辨率的约束,难以刻画多相码信号的细节特征。为此,本文提出了一种基于同步挤压短时傅里叶变换(Short‑time Fourier transform‑based synchrosqueezing transform,STFT‑SST)和深度卷积网络的自动分类识别算法。在特征选取上,采用STFT‑SST对多相码雷达信号进行时频分析,并提出一种频谱增强算
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