【摘要】：現(xiàn)代戰(zhàn)爭新型電子干擾對雷達檢測、跟蹤性能造成嚴重影響,對各類新型電子干擾進行準確高效識別始終是電子對抗研究的重點和難點。本文針對新型電子干擾識別分類問題,擬采用基于決策樹分類方法和基于BP神經網絡識別算法對新型電子干擾進行識別分類,并著重研究了基于時頻域特性分析的深度學習的電子干擾識別方法。本文圍繞電子干擾建模、特征提取、識別分類問題進行研究,主要研究內容包含如下:1、分析了8種典型電子干擾的數(shù)學建模,研究了其在時域、頻域以及時頻域特性,研究各類干擾的作用原理,給出了相應的仿真分析,為干擾識別提供理論基礎。2、研究了8種電子干擾原理在時域、頻域、小波域、波形域等不同信號空間的特征提取方法,在此基礎之上,研究基于決策樹和BP神經網絡的方法對各類干擾進行識別分類,并給出了詳細的仿真結果分析,最后將兩種算法識別效果作對比。仿真結果說明,兩種方法可有效對8種類型電子干擾進行識別分類。3、針對干擾識別問題進一步研究了基于時頻域特性分析的深度學習的方法對8類型電子干擾進行識別分類。首先對8類電子干擾進行時頻域分析,獲得每一類干擾在不同干噪比下的時頻域圖像,然后將所獲得的圖像作為訓練和測試樣本輸入到卷積神經網絡,得到每一類干擾不同干噪比下的識別概率和總體正確識別概率,并給出了詳細的仿真分析。最后綜合比較了三種方法的特點。結果表明:卷積神經網絡可自動高效提取干擾特征,并且可對不同帶寬的干擾進行有效識別,識別概率明顯高于前兩種方法。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN972
【圖文】：

電子科技大學碩士學位論文第二章 雷達有源干擾建模分析主要用途可分為檢測，跟蹤，成像。對雷達的干擾主要通擾，破壞雷達的信號獲取和跟蹤性能。從干擾結果來看，各聲壓制雷達的探測，或者形成具有強欺騙性的虛假目標，造進行跟蹤。按照傳統(tǒng)的分類方法，各類電子干擾分類如下[19

圖 2-4 LFM 信號時頻域分布圖010 s, 20MHz, 5MHz, 60MHzs B f f ，仿是5MHz-25MHz ，且幅頻特性呈現(xiàn)近似矩形于菲涅爾積分特性，頻譜中部產生震蕩。時頻率5MHz，終止頻率為25MHz 且頻率隨時間。模分析 一種針對脈沖壓縮雷達的密集型假目標干擾，由由于其本身與雷達信號具有相參性，匹配濾波統(tǒng)具有欺騙和壓制的雙重效果，嚴重影響了雷Time (us)0 2 4 6 8 100

電子科技大學碩士學位論文 110nSMSPiTJ t J t in MSP 干擾原理可知，其瞬時頻率隨時間變化規(guī)律如0f Bf0f Bf

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本文編號：2785502