本文選題：低截獲概率雷達(dá)　切入點(diǎn)：深度學(xué)習(xí)　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2016年11期

【摘要】：基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)對(duì)信號(hào)雙譜對(duì)角切片(BDS)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)低截獲概率(LPI)雷達(dá)信號(hào)識(shí)別。該方法首先建立基于受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)的DBN模型,對(duì)LPI雷達(dá)信號(hào)的BDS數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層無(wú)監(jiān)督貪心學(xué)習(xí),然后運(yùn)用后向傳播(BP)機(jī)制在有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式下根據(jù)學(xué)習(xí)誤差對(duì)DBN模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào),最后基于該BDS-DBN模型實(shí)現(xiàn)未知信號(hào)的分類和識(shí)別。理論分析和仿真結(jié)果表明,信噪比高于8 d B時(shí),基于BDS和DBN的識(shí)別方法對(duì)調(diào)頻連續(xù)波(FMCW),Frank,Costas,FSK/PSK 4類LPI信號(hào)的綜合識(shí)別率保持在93.4%以上,高于傳統(tǒng)的主成分分析加支持向量機(jī)法(PCA-SVM)和主成分分析加線性判別分析法(PCA-LDA)。
[Abstract]:Based on deep confidence network (DNN), the structural features of signal bispectral diagonal slicing (BDSs) are studied, and the low probability of interception (LPI) radar signal recognition is realized. Firstly, a DBN model based on constrained Boltzmann machine is established. The BDS data of LPI radar signal are studied layer by layer, and then the parameters of DBN model are fine-tuned according to the learning error by the backward propagation (BP) mechanism under the supervised learning mode. Finally, the classification and recognition of unknown signals are realized based on the BDS-DBN model. The theoretical analysis and simulation results show that the signal-to-noise ratio is higher than 8dB. Based on BDS and DBN, the synthetic recognition rate of FM CW FMCW / FSK-PSK4 LPI signals is more than 93.4%, which is higher than that of traditional principal component analysis (PCA) plus support vector machine (PCA) and principal component analysis (PCA) plus linear discriminant analysis (PCA-LDAA).
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;解放軍95357部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61372167) 航空科學(xué)基金(20152096019)~~
【分類號(hào)】：TN957.51

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本文編號(hào)：1659966