分布式雷达信号检测

本文将讨论一种分布检测系统,在这种系统中包括一组相互独立的检测器和一个中心处理器。此系统有高可靠性、强的生存能力和较短的判决时间。在对付电子干扰影响方面系统也较单站要好。 每一单站的检测性能(发现概率和虚警概率)都假设为己知,本文得出了分布检测时最佳检测器形式、分布检测器性能。并得出随着单站数目增加而检测性能提高的数字结果。     

基于深层残差网络和三元组损失的雷达信号识别方法

针对分类网络难以有效扩展分类数量的问题,提出了一种基于深层残差网络和三元组损失的雷达信号识别方法。该方法首先将雷达信号作为深层残差网络的输入,通过一维卷积将雷达信号映射到128维欧几里得空间,得到信号的特征向量;然后利用三元组损失函数调整网络参数,使得同类信号之间特征向量的欧式距离减小而不同类别信号之间的距离增大;最后通过基于样本库的识别算法实现对信号的分类识别。实验结果表明,相较于传统的分类网络,该方法在保证识别准确率的同时使得模型能够对分类数量进行有效扩展。     

基于深层残差网络和三元组损失的雷达信号识别方法

针对分类网络难以有效扩展分类数量的问题,提出了一种基于深层残差网络和三元组损失的雷达信号识别方法。该方法首先将雷达信号作为深层残差网络的输入,通过一维卷积将雷达信号映射到128维欧几里得空间,得到信号的特征向量;然后利用三元组损失函数调整网络参数,使得同类信号之间特征向量的欧式距离减小而不同类别信号之间的距离增大;最后通过基于样本库的识别算法实现对信号的分类识别。实验结果表明,相较于传统的分类网络,该方法在保证识别准确率的同时使得模型能够对分类数量进行有效扩展。     

基于深层卷积神经网络和双谱特征的雷达信号识别方法

针对复杂电磁环境下利用人工提取特征识别雷达信号存在的主观性强、特征冗余的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的识别方法。该方法首先提取雷达信号的双谱信息作为深层卷积神经网络模型的输入,然后利用模型的自学习能力提取深层特征,实现对不同调制样式雷达信号的识别,最后对不同结构网络模型的识别结果进行对比。仿真实验结果表明,相比传统雷达信号识别方法,该方法对于不同调制类型信号的识别效果优异,并且在识别率、抗噪性上都有所提升。     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾.针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural netw...     

分布式雷达信号检测的计算机模拟

本文介绍了雷达信号检测计算机模拟的基本方法和分布式雷达信号检测的基本原理,并将统计模拟方法引入到分布式雷达信号检测的分析中,对一个分布式单元平均恒虚警检测系统进行了模拟分析。结果表明,分布式信号检测系统优于单个检测器的检测性能。     

雷达信号阵列处理与检测

雷达信号阵列处理的主要目的就是从噪声、干扰和别的信号环境中估计传输波信源的方向角。根据经典多维谱估计理论,本文论述了提取微弱雷达信号信息的概念和实现方法。 为了改善角谱分辨率,本文还系统地阐明了通过计算平面阵列接收数据空间自相关矩阵,并根据其特征分解所得到的信号子空间和噪声子空间的特征向量相互垂直的概念,计算出所谓高分辨角谱。本文还提出了一种MUSIC谱的修正算法,可以减少正交投影的计算量。     

雷达高度计系统模拟及目标信号检测

本文提出了雷达高度计的一种系统模拟方法。在已有数据和理论模型的基础上，提出了雷达回波强度的计算方法，并对这种新型高度计系统进行了计算机模拟。提出了一种目标信号检测算法，根据系统模拟结果计算出该高度计的发现概率和虚警概率，说明这种高度计可以用于各种飞机的测高。     

基于深度残差收缩注意力网络的雷达信号识别方法

针对低信噪比条件下雷达信号识别率低,以及分类网络不具备识别样本库新添加信号类型的局限,提出了一种基于深度残差收缩注意力网络的雷达信号识别方法。通过网络将一维雷达信号映射到32维向量空间。网络中的残差连接能有效强化特征的传播能力,解决网络过深无法训练的问题;注意力机制的引入,不仅构建掩码支路充当主干支路的特征选择器,还能够帮助网络自适应地选择合适的阈值进行软阈值化,从而减少网络中噪声或者冗余信息的影响,提高网络对噪声的鲁棒性。训练过程中排序表损失(ranked list loss, RLL)和分类损失函数共同指导网络训练。RLL能够有效克服传统度量学习损失函数忽略类内特征的问题,分类损失函数能够弥补度量损失优化下对样本整体分布不敏感的问题。实验表明,该方法在提高低信噪比雷达信号识别准确率的同时仍具有识别样本库新添加信号类型的能力。     

基于时频特征提取和残差神经网络的雷达信号识别

针对低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下雷达信号脉内调制类型识别率较低的问题,提出了基于时频特征提取和残差神经网络的雷达信号识别算法.时频特征提取首先通过分数阶傅里叶变换对信号进行Chirp基分解,按照Chirp基载频与调频率的不同组合对信号划分类别,并设置对应的分类特征参数.然后,计算信号...     

基于语义分割实现的SAR图像舰船目标检测

基于深度学习实现的目标检测方法在自然图像中取得非常大的成功,而将诸多方法运用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测逐步成为新的趋势。如何将已有方法改进并与SAR图像的特点相结合完成特定的检测任务,已经成为当前主要的研究方向。不同于当前已有方法,本文对存在的深度学习SAR图像舰船目标检测方法进行了再思考,提出了基于语义分割实现的检测、分割一体化方法。通过语义分割实现的检测方式能够有效地避免当前诸多检测网络的复杂解码过程,具有生成的预测框更加贴合目标、精度以及召回率更高等特点。该方法虽属于无锚框检测,但实验结果表明,达到了双阶段检测效果,且具有更加精细化的分割结果,适用于复杂背景检测与分割问题。     

基于多尺度交互结构卷积神经网络的SAR图像相干斑抑制方法

结合深度学习思想, 提出了一种基于多尺度交互结构卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑抑制方法。首先, 通过不同尺寸的卷积核及跳跃连接构成多尺度交互特征提取模块以获得不同感受野的特征并加快网络收敛速度。然后, 在多尺度交互特征提取模块之间利用简化的密集连接方式使网络能够充分利用浅层纹理特征。最后, 采用残差学习策略得到抑制后的图像。实验结果表明, 与已有方法相比, 所提方法不仅使用较少的计算参数量, 还能保证性能的提升。     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

Study on the method of polarization suppression of cheating jamming in pulse Doppler radar

1.INTRODUCTION PulseDoppler(PD)radarisanewkindofradarandis widelyusedinmanyfieldssuchasairborneearly warning radar,firecontrolradarandmissileterminalguidance radar,yetitisfacedwiththeseriousthreatenofelectronic interferencesinelectronicwar.Thecheatingjammingof rangeandvelocityarethecommoninterferencetypesfor PDradar.Therangecheatingjammingprevailsonthe radartrackingthejammingsignalfalselyinmeansof rangecheatingandtheradarwillloseitstargetatlast,so theradarcannotworkcorrectly.Fortheveloc…     

基于改进型YOLOv3的SAR图像舰船目标检测

传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像目标检测的方法依赖于人工设计特征且易受复杂背景干扰, 泛化能力较差。深度学习的方法可以自动提取特征且具有良好的抗干扰特性, 对于未来雷达智能感知具有重要意义。不同于其他只能对固定区域进行检测的常规卷积神经网络, 本文提出一种改进型YOLOv3的SAR图像舰船目标检测方法, 该方法基于舰船尺寸与形状自适应采样的可变形卷积、ResNet50变体特征提取器和ShuffleNetv2轻量化思想等设计YOLOv3模型。通过SSDD数据集验证, 在检测效果方面, 相较于原YOLOv3模型, 平均精度从93.21%提高至96.94%, 检测概率从95.51%提高至97.75%;在模型大小方面, 轻量化设计模型仅为原YOLOv3模型的八分之一, 可实现嵌入式的使用。     

基于互易点学习的LPI信号开集识别

针对现有采用时频图结合深度学习模型对低截获概率(low probability of intercept, LPI)雷达信号识别的方法在开集场景下会失效的问题, 提出一种基于互易点学习(reciprocal point learning, RPL)和阈值判断的雷达信号开集识别方法。通过RPL对特征空间进行优化, 使已知类和未知类信号样本在特征空间中分布不同, 最后确定合适的阈值进行开集识别。根据时频图的特点, 在特征提取网络中加入注意力机制使网络更关注图像能量聚集的有效部分。实验结果表明, 该方法在开放的电磁环境条件下具有良好的适应性。