数据集概述
本数据集包含六种常见脉冲重复间隔调制（PRIM）模式的声音实例，用于支持基于深度学习的雷达信号识别研究。数据专门设计用于评估一种结合迁移学习、极限学习机和灰狼优化器的三阶段PRIM识别方法。该数据集旨在解决实际电子支援措施（ESM）和电子情报（ELINT）系统中常见的脉冲丢失、虚假脉冲、抖动和扫描噪声等失真问题对准确识别造成的干扰。
文件详解
- 文件名称：
One instance of each PRI Sound.rar
- 文件格式： RAR
- 字段映射介绍： 该压缩文件包含六种常见PRI模式的声音实例，每种模式一个实例。数据用于特征提取和模式分类，是评估所提三阶段识别方法性能的基础。
适用场景
- 雷达信号识别算法研究: 用于开发和测试针对脉冲重复间隔调制（PRIM）的新型识别算法，特别是基于深度学习的方法。
- 电子侦察系统性能评估: 评估电子支援措施（ESM）和电子情报（ELINT）系统在存在各种失真（如脉冲丢失、虚假脉冲、抖动）下的PRIM识别鲁棒性。
- 迁移学习应用研究: 作为预训练深度卷积神经网络（如VGG16、ResNet50V2）进行特征提取的数据源，研究迁移学习在雷达信号处理领域的有效性。
- 智能优化算法验证: 用于验证灰狼优化器（GWO）等智能算法在优化神经网络模型参数、提升识别准确率和系统鲁棒性方面的性能。
