ZDA2022
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文献阅读-基于 CNN-Swin Transformer Network 的 LPI 雷达信号识别

1、信号识别方法

①时频图像+CNN，以信号调制识别

②时频分析+CNN，特征提取与分类

③小波变换+残差网络，实现调制信号识别

④短时傅里叶+GoogleNet/AlexNet，实现调制信号识别

⑤时频分析+改进AlexNet，实现调制信号识别

⑥扩张残差网络+时频分析，实现辐射源分类

CNN缺陷：不擅长捕捉全局信息，感受野受限，对信噪比要求较高

相比于 CNN 模 型的不变性和局部性，特征之间依赖关系差， Transformer 模型的 SA 机制不受局部相互作用限 制，能够学习最合适任务目标的归纳偏置

2、Swin-T结构

文献阅读-基于 CNN-Swin Transformer Network 的 LPI 雷达信号识别_第1张图片

 文献阅读-基于 CNN-Swin Transformer Network 的 LPI 雷达信号识别_第2张图片

 3、文章主要贡献

文献阅读-基于 CNN-Swin Transformer Network 的 LPI 雷达信号识别_第3张图片

低信噪比时识别率较高 

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