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基于深度學習的雷達干擾識別技術(shù)

發(fā)布時間:2021-12-31 04:52
  隨著現(xiàn)代電子戰(zhàn)技術(shù)的快速發(fā)展,雷達所面臨的新型有源干擾具有低功率、高相參和強欺騙特性,對雷達的生存和作戰(zhàn)帶來了巨大的威脅。為了更好的進行干擾抑制,雷達需要對干擾樣式進行識別,以采取針對性的抗干擾措施。然而,傳統(tǒng)的干擾識別方法需要人工分析和提取各類特征,通用性差,泛化能力弱,難以適應瞬息萬變的復雜對抗環(huán)境,因此,迫切需要提出更為穩(wěn)健和智能的干擾識別方法。本文針對雷達有源干擾的識別分類問題,分別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡實現(xiàn)干擾信號端到端的監(jiān)督和半監(jiān)督學習,相比傳統(tǒng)方法取得了更好的效果。全文的主要工作圍繞干擾的建模分析、數(shù)據(jù)集設計、干擾提取和識別分類方法展開,具體研究內(nèi)容如下:1、分析九種典型的雷達有源干擾的信號的產(chǎn)生機理并建立模型,給出其時域、頻域和時頻域的波形,為干擾識別提供理論支持。2、干擾信號深度學習需要統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)集,論文仿真各類干擾信號,對其進行時頻變換、歸一化、平滑濾波、自適應裁剪等處理以突出特征統(tǒng)一格式,并通過設置不同干噪比、不同參數(shù)分別得到大量訓練和測試數(shù)據(jù)集。3、論文給出了基于信號特征提取的干擾識別過程,分析并選擇干擾信號多域的特征應用于支持向量機算法中,實現(xiàn)... 

【文章來源】:電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:87 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學習的雷達干擾識別技術(shù)


有意雷達干擾分類除此外,按照雷達、目標和干擾機的物理位置關(guān)系,遠離雷達和目標的干擾

雷達圖,圖像,時頻,時域


電子科技大學碩士學位論文85us時間內(nèi),頻率由15MHz線性增加到35MHz。(a)(b)(c)圖2-2雷達LFM信號圖像(a)時域圖像;(b)頻域圖像;(c)時頻圖像2.3雷達干擾機理和模型面臨著調(diào)制方式日益復雜的雷達干擾,要進行干擾的識別研究,對各種干擾的模型和產(chǎn)生機理進行分析是其必要的工作,本節(jié)將對9種雷達干擾的數(shù)學原理和產(chǎn)生機理進行簡要析和說明。2.3.1噪聲調(diào)幅干擾噪聲調(diào)幅干擾(AM)[40]的數(shù)學模型表示為:0()[()]exp()AMnjJtUKUt(2-7)該函數(shù)表達式是一個廣義的平穩(wěn)隨機過程,其中exp是以e為底的指數(shù)函數(shù),nUt是零均值高斯白噪聲,0U是載波電壓,噪聲的調(diào)制系數(shù)AMK控制nUt

圖像,噪聲,頻域,時域


第二章雷達有源干擾模型和數(shù)據(jù)集設計9的功率,j為干擾的載頻相位在[0,2]上均勻分布,且和nUt是相互獨立的隨機變量。由此可知,噪聲調(diào)幅干擾是一種瞄準干擾,將高斯白噪聲調(diào)制到雷達的線性調(diào)頻信號的帶寬范圍內(nèi),即利用大能量的調(diào)制噪聲對雷達信號形成頻帶壓制,以影響接收端對信號的檢測。(a)(b)圖2-3噪聲調(diào)幅干擾的圖像(a)時域圖像;(b)頻域圖像仿真參數(shù)設置為:噪聲調(diào)幅干擾信號的中心頻率300MHz,帶寬50MHz,采樣頻率1.2GHz,干噪比4dB,干擾持續(xù)時長為700us。噪聲調(diào)幅干擾的時域波形、歸一化頻譜圖和時頻圖分別如圖2-3和2-4所示。干擾的時域波形是雜亂無規(guī)則的噪聲形式,從歸一化頻譜圖可以看到,圖中的尖峰所在的頻率即是干擾信號的載頻,其兩側(cè)分布著瞄準式的噪聲干擾。時頻圖反映了和頻譜圖類似的特性,另外時頻圖能分辨出帶寬大約是50MHz。噪聲調(diào)幅干擾作為瞄準式干擾效果較好,能實現(xiàn)對信號的壓制,但是它的邊帶噪聲功率等于噪聲功率的一半,而旁瓣起主要的壓制作用,因此要對雷達信號產(chǎn)生更好的壓制作用,就需要產(chǎn)生更高功率的調(diào)制噪聲,這是難以實現(xiàn)的。但噪聲調(diào)幅干擾憑借其技術(shù)實現(xiàn)簡單的優(yōu)勢,在電子戰(zhàn)場上頗為流行。圖2-4噪聲調(diào)幅干擾的時頻圖像

【參考文獻】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于深度學習的調(diào)制識別算法研究[D]. 吳彥倫.電子科技大學 2018
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[3]基于時頻域分析的電子干擾識別方法研究[D]. 劉建洋.電子科技大學 2018
[4]基于深度學習的雷達輻射源識別技術(shù)研究[D]. 井博軍.西安電子科技大學 2017
[5]深度學習下的雷達輻射源信號分類識別[D]. 趙敏.西安電子科技大學 2017
[6]雷達有源干擾分類與識別方法研究[D]. 李娜.西安電子科技大學 2017
[7]基于多維特征處理的雷達有源干擾識別技術(shù)[D]. 閆琰.西安電子科技大學 2014
[8]雷達有源欺騙干擾高效識別算法研究[D]. 畢金亮.電子科技大學 2013
[9]雷達有源壓制干擾對抗算法研究與試驗數(shù)據(jù)分析[D]. 楊秀凱.電子科技大學 2013
[10]雷達有源欺騙干擾產(chǎn)生及FPGA實現(xiàn)[D]. 張文超.電子科技大學 2012



本文編號:3559649

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