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作者：毛秀华;樊昀;郑瑾;王强;
单位：北京跟踪与通信技术研究所;天基综合信息系统全国重点实验室;
摘要：针对当前常用的基于信号时频域的雷达辐射源个体识别方法无法完整表征雷达个体特征，难以满足复杂电磁信号环境以及不同雷达工作模式的雷达个体识别需求问题，在信号时频分布特征基础上，通过分析计算信号的时域、频域、变换域等不同域特征，综合构建了雷达辐射源多域特征库，提出最大相关最小冗余多域特征优选方法，创新设计了基于多域特征融合的双路输入神经网络识别模型，并使用注意力机制自适应地关注不同信号环境下雷达重点特征权重，解决仅使用时频域进行时频分布识别率较低的问题。通过实侦实验分析对比，验证了该方法可以较好地适应同时多信号应用场景，个体识别准确率提升了12%以上。
关键词：信号细微特征;;时频分布;;最大相关最小冗余;;注意力机制;;双输入神经网络;;个体识别
