-
题名一种类线性调频雷达波型自动识别方法
- 1
-
-
作者
夏沭涛
金堃
付宇鹏
于文龙
-
机构
海军航空大学信息融合研究所
海军航空大学航空基础学院
[
-
出处
《舰船电子工程》
2024年第2期96-99,142,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目“跨域场景下海上舰船目标综合识别关键技术研究”(编号:61271499)资助。
-
文摘
随着电子技术的发展,雷达信号调制方式趋于复杂化,对雷达信号波形进行可靠的识别是雷达侦察系统面临的一个难题。其中,类线性调频雷达信号(LFM、Frank码、P1~P4码)是识别难度较大的一类信号。针对该问题,论文提出了一种基于深度学习的雷达波形自动识别方法,首先计算类线性调频雷达的基于S-method的时频分布,在此基础上计算信号时频分布的Zernike矩,然后通过卷积神经网络进行分类识别。实验表明,在-2dB信噪比下,信号的整体识别率达到94.33%,能够有效识别雷达波形。
-
关键词
类线性调频雷达信号
时频分布
ZERNIKE矩
卷积神经网络
-
Keywords
linear frequency modulated radar signal
time-frequency distribution
Zernike moment
convolutional neural network
-
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
-
