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基于CNN-Swin Transformer Network的LPI雷达信号识别
被引量：
1
1
作者
苏琮智
杨承志
+2 位作者
邴雨晨
吴宏超
邓力洪
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第3期59-65,共7页
针对在低信噪比(SNR)条件下,低截获概率雷达信号调制方式识别准确率低的问题,提出一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的雷达信号识别方法。首先,引入Swin Transformer模型并在模型前端设计CNN特征提取层构建了CNN+Swin Transforme...
针对在低信噪比(SNR)条件下,低截获概率雷达信号调制方式识别准确率低的问题,提出一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的雷达信号识别方法。首先,引入Swin Transformer模型并在模型前端设计CNN特征提取层构建了CNN+Swin Transformer网络(CSTN),然后利用时频分析获取雷达信号的时频特征,对图像进行预处理后输入CSTN模型进行训练,由网络的底部到顶部不断提取图像更丰富的语义信息,最后通过Softmax分类器对六类不同调制方式信号进行分类识别。仿真实验表明:在SNR为-18 dB时,该方法对六类典型雷达信号的平均识别率达到了94.26%,证明了所提方法的可行性。
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关键词
低截获概率雷达
信号调制方式识别
Swin
Transformer网络
卷积神经网络
时频分析
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职称材料
题名
基于CNN-Swin Transformer Network的LPI雷达信号识别
被引量：
1
1
作者
苏琮智
杨承志
邴雨晨
吴宏超
邓力洪
机构
空军航空大学航空作战勤务学院
解放军
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第3期59-65,共7页
基金
国防科技卓越青年科学基金资助项目(315090303)。
文摘
针对在低信噪比(SNR)条件下,低截获概率雷达信号调制方式识别准确率低的问题,提出一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的雷达信号识别方法。首先,引入Swin Transformer模型并在模型前端设计CNN特征提取层构建了CNN+Swin Transformer网络(CSTN),然后利用时频分析获取雷达信号的时频特征,对图像进行预处理后输入CSTN模型进行训练,由网络的底部到顶部不断提取图像更丰富的语义信息,最后通过Softmax分类器对六类不同调制方式信号进行分类识别。仿真实验表明:在SNR为-18 dB时,该方法对六类典型雷达信号的平均识别率达到了94.26%,证明了所提方法的可行性。
关键词
低截获概率雷达
信号调制方式识别
Swin
Transformer网络
卷积神经网络
时频分析
Keywords
low probability of intercept(LPI)radar
signal modulation method recognition
Swin Transformer network
convolutional neural network(CNN)
time-frequency analysis
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-Swin Transformer Network的LPI雷达信号识别
苏琮智
杨承志
邴雨晨
吴宏超
邓力洪
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024
1
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