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基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)輻射源特征選擇與識別技術(shù)

發(fā)布時間:2020-07-18 06:50
【摘要】:雷達(dá)輻射源識別(Radar Emitter Identification,RED一直都是民用和軍用領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)話題,也是一項非常關(guān)鍵的技術(shù)。雷達(dá)輻射源識別的本質(zhì)是模式識別的問題,通過雷達(dá)輻射源特征提取、特征選擇以及特征分類識別等技術(shù)的實現(xiàn),完成相關(guān)的武器類型甚至雷達(dá)個體識別,從而判斷出戰(zhàn)場的電磁環(huán)境態(tài)勢和戰(zhàn)場的指揮決策提供精確的輔助依據(jù)。首先,由于日益激烈的電子對抗和新型雷達(dá)信號的出現(xiàn)使得傳統(tǒng)的識別算法的分類性能大大降低,甚至出現(xiàn)嚴(yán)重的錯誤。為此,本文提出了一種新的雷達(dá)輻射源識別方法,我們研究了基于雙譜和多層超限學(xué)習(xí)機(jī)的雷達(dá)輻射源特征提取和分類方法,并對六種典型的雷達(dá)輻射源進(jìn)行了特征提取和分類。其次,在如此高密度,復(fù)雜可變的信號調(diào)制環(huán)境中,現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)算法雖然識別精度上可以達(dá)到輻射源的識別精度,但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂需要大量的訓(xùn)練時間,難以滿足未來戰(zhàn)場對實時性的要求。所以,結(jié)合現(xiàn)有的超限學(xué)習(xí)機(jī)算法以及方向梯度直方圖(HOG)算法進(jìn)行雷達(dá)輻射源的特征提取和分類,并驗證了該算法的有效性。最后,基于雷達(dá)輻射源雙譜的局部二值化模式(LBP)特征和雙譜方向梯度直方圖特征,將二者的融合特征作為特征進(jìn)行分類,分類器采用超限學(xué)習(xí)機(jī)。使用典型的雷達(dá)輻射源對該算法進(jìn)行驗證,實驗結(jié)果證明了該方法的可行性。
【學(xué)位授予單位】:杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP18;TN95
【圖文】:

功率譜,雷達(dá)信號,三階累積量,雙譜


圖2.1四種經(jīng)典的雷達(dá)信號逡逑2.2.2雙譜逡逑如上節(jié)所述,由于電磁信號密度和系統(tǒng)復(fù)雜性的激X,传蛙嚹罓铉毰号描数b椒ㄥ義顯誒狀鋟湓粗鋅贍芨靜黃鹱饔謾R虼,本昔[匭陸檣芰擻糜誒狀鐨藕瘧硎鏡母囈族義纖綴陀糜諤卣餮昂頭擲嗟畝嗖慍捫盎ǎ齲牛蹋停。通常,二阶榔c康母盜⒁跺義媳浠,例瓤w藕諾淖韻喙,代睗瞳蛙嚹功聞葑。信号三阶榔c康母盜⒁侗浠誨義希ㄈ桌芻可珊┏莆?梢醞ü勻桌芻康母盜⒁侗浠煌頻嫉玫剿義掀祝哄義獻(xiàn)悖ń,%)=邋qw澹歟劍卓В蓿玻╁危ǎ玻叮╁義希潁輳劍悖沐澹潁玻劍

本文編號:2760564

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