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针对人工提取雷达辐射源信号特征耗时长、特征不明显等问题,提出一种基于深度学习卷积神经网络和模糊函数主脊坐标变换的雷达辐射源信号识别方法。该方法通过快速离散分数傅里叶变换提取信号的模糊函数主脊,并将模糊函数主脊极坐标域的二维时频图作为卷积神经网络的输入,实现对不同雷达信号的分选识别。仿真实验结果表明:新方法不仅在信噪比为0 dB以上保持100%的识别率,在-6 dB时识别准确率也稳定在90%以上;相对于传统的雷达信号识别方法和其他深度学习模型识别方法,在识别率和鲁棒性上均有较大提升,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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针对传统依赖于人工经验提取辐射源个体特征的不足,提出一种基于深度强化学习的雷达辐射源个体识别方法。利用发射机非理想信道造成的辐射源信号包络在信号变化时呈现的不同瞬态信息,以信号包络前沿作为深度神经网络的输入状态,以辐射源类别作为当前输入状态的可选动作,通过卷积神经网络自动提取辐射源包络个体特征,并拟合当前状态动作对的Q值,进而以强化学习模型完成雷达辐射源个体识别任务。讨论了深度Q网络模型、深度双Q网络模型以及Dueling Network模型3种深度强化学习模型在辐射源识别任务中的应用。实测数据仿真实验表明:传统机器学习算法的识别率不足80%,而深度强化学习网络的识别率高达98.42%. 相似文献
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为解决利用单一特征进行通信辐射源个体识别识别率不高的问题,提出一种基于多域特征融合的通信辐射源个体识别方法。提取通信辐射源发射信号的多个变换域特征,并组合这些特征为多域特征。构建多通道卷积神经网络,利用多通道卷积操作对多域特征进行深层次提取。通过神经网络的分类器,完成对通信辐射源个体的分类。在低信噪比和瑞利信道条件下,使用所提方法对20个CC2530设备进行识别。研究结果表明:与基于单一特征的辐射源个体识别方法相比,该方法充分利用了通信辐射源发射信号的多个变换域特征,结合神经网络的强大细微特征挖掘能力,实现了对通信辐射源个体的有效识别;该方法能够显著提升在低信噪比的识别准确率和时效性,在0 dB条件下的识别效果仍可达到91.01%。 相似文献
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针对雷达信号识别中因新信号数据与训练数据的样本差异,导致卷积网络模型识别率下降的问题,提出一种基于卷积网络和对抗学习的雷达信号识别算法,提升模型对新样本的识别率。首先,依据时频变换理论,变换得到雷达信号时域-频域能量分布图像,以表征信号脉内调制特征;然后,结合深度可分离卷积的结构,构建卷积网络模型,并利用样本数据对模型进行预训练;最后,融合生成对抗网络的思想,网络模型采用对抗学习方式,根据输入新样本数据自适应调整、更新网络各层参数,提升模型对新样本特征提取能力。仿真结果表明,-4dB信噪比样本识别率由79.78%提升到90.67%,-2dB信噪比样本识别率由83.15%提升到91.00%,验证了算法的有效性。 相似文献
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简要介绍了雷达电路故障模式和BP神经网络的算法,针对雷达故障诊断的复杂性,提出了采用神经网络技术实现雷达的故障诊断。并以典型故障为例,设计了一个基于BP网络的故障诊断系统,通过实际仿真和应用,取得了较好的效果。 相似文献
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基于模糊极小极大神经网络的雷达一维像识别 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线.本文在基于线性内插神经网络对雷达一维距离像识别的基础上,改进了线性内插时特征轨迹线的形成方法.提出了一种基于模糊极小极大神经网络分类器的雷达目标一维距离像目标识别方法,利用模糊极小极大神经网络中的超方匣的并集来形成雷达目标特征轨迹线.进行了三类飞机目标的0~180°姿态角范围内一维距离像的分类实验研究,结果表明,用模糊极小极大神经网络分类器对雷达目标一维像分类有较高的分类准确率. 相似文献
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在杂波边缘和多目标的复杂环境下,建立性能稳定的自适应检测技术是提高恒虚警率处理能力的关键.针对单元平均恒虚警检测(cell averaging-constant false alarm rate)和有序统计量恒虚警检测(ordered statistic-constant false alarm rate)的优缺点,提出一种基于神经网络的检测方法(cell averaging/ordered statistic-constant false alarm rate).利用神经网络进行最优检测方法判断,根据选定的检测方法计算出检测阈值.通过训练计算初始阈值,采用神经网络分类并识别输入的类型.将该阈值与CA-CFAR和OS-CFAR计算结果相比较,并选用均匀杂波、多目标和杂波边缘环境的仿真案例进行测试.实验结果表明:该方法可在均值和非均匀的杂波背景中,能有效地进行最优检测方法判断. 相似文献