【摘 要】
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雷达信号分选是电子对抗侦察系统的关键技术环节,也是当前雷达对抗信号处理中的一个重要研究方向。近年来,随着电子对抗技术的不断发展,大量新体制雷达投入战场,电磁环境中的信号日益密集,信号的参数变化也更为复杂。基于常规参数的信号分选算法难以满足现代战场上的精度需求,如何在大量干扰和噪声中更有效的进行雷达信号分选成为了当前分选领域中最为重要的研究课题。本文主要围绕雷达信号特征的提取与分析展开研究,并利用深
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雷达信号分选是电子对抗侦察系统的关键技术环节,也是当前雷达对抗信号处理中的一个重要研究方向。近年来,随着电子对抗技术的不断发展,大量新体制雷达投入战场,电磁环境中的信号日益密集,信号的参数变化也更为复杂。基于常规参数的信号分选算法难以满足现代战场上的精度需求,如何在大量干扰和噪声中更有效的进行雷达信号分选成为了当前分选领域中最为重要的研究课题。本文主要围绕雷达信号特征的提取与分析展开研究,并利用深度学习方法构建模型完成分类任务。主要工作包括:1.针对低信噪比下对脉内调制信号分选准确率低的问题,提出一种基于时频特征和全局密集连接网络的雷达信号分选算法。该算法使用多重同步压缩变换方法对雷达信号做时频变换,并对所得时频图像进行预处理以增强特征。为了提升低信噪比下对于雷达信号时频图像的分选效果,算法提出了一种全局密集连接网络,用以提取时频图像特征并完成雷达信号分选。该网络在密集连接卷积网络的基础上加入了非局部模块,可以在网络提取时频图像局部特征的同时获取全局特征信息,避免低信噪比下时频图像局部特征对信号分选的干扰。实验结果表明,使用此算法可以有效分类包括复合调制在内的不同脉内调制信号,且在低信噪比下具有一定优势。2.针对复杂脉间调制雷达信号分选准确率低的问题,提出一种基于一维密集连接卷积网络的雷达信号分选算法。算法将脉冲到达时间、脉冲宽度、载波频率这三种经典脉间特征与稳定性更好的高次频谱对称Holder系数、三维熵特征两种脉内特征相结合作为一个脉冲信号的特征参数,并提出一种特征差值预处理方式,将当前脉冲的特征参数与其后若干脉冲的特征参数的差值集合作为当前脉冲的分选依据,使用一维密集连接卷积网络提取差值集合的时序特征信息,完成信号分类。实验结果表明,使用该预处理方法可以更有效地提取信号特征,并且使用该算法可以实现复杂脉间调制下的雷达辐射源信号分选,在0d B信噪比下可以达到98%以上的分选准确率。
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