雷达辐射源信号

作品数：180被引量：768H指数：16
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基于复杂网络建模的雷达辐射源信号脉间特征提取
《火力与指挥控制》2024年第12期77-84,92,共9页陈韬伟 王会源 马一鸣 刘建业 段正泰 
国家自然科学基金资助项目(61961042,61461051)。
在复杂体制雷达共存的高密度信号环境中,传统基于脉冲描述字的雷达辐射源信号分选识别方法通常直接将一个或多个脉间特征向量进行建模分类,难以满足高脉冲丢失率情况下现代电子战的要求,且缺乏对脉冲间相互作用关系的拓扑结构建立有效...
关键词：雷达辐射源信号 脉冲描述字 复杂网络 有限可穿越视图 特征提取 
基于ConvNeXt模型的雷达辐射源信号识别
《信息工程大学学报》2024年第5期505-511,544,共8页骆丽萍 黄洁 杨阳 余思雨 
国家自然科学基金(62071490)。
针对雷达辐射源信号识别问题,提出一种基于ConvNeXt模型的识别算法。首先,由于不同调制方式的信号在时频域中具有不同的特征,因此将雷达辐射源信号的时频变换结果视为图像,并利用计算机视觉技术进行识别。其次,通过Choi-Williams分布(C...
关键词：雷达辐射源识别 CWD变换 ConvNeXt模型 时频分析 图像预处理 
基于DCGAN的雷达辐射源信号个体识别算法被引量：1
《测控技术》2024年第7期17-22,64,共7页王程昱 凌青 闫文君 
国家自然科学基金面上项目(62371465);山东省青创团队资助(2022KJ084)。
雷达辐射源个体识别技术通过提取雷达细微特征判定载体身份属性,是电子对抗领域的热点研究方向之一。通过深度学习识别雷达辐射源指纹是当前的主流方法,然而训练网络需要大量的数据样本,当数据样本不足时,容易造成识别准确率不高等突出...
关键词：雷达个体识别 小样本 DCGAN 深度学习 
基于模糊函数多域特征融合与集成学习的雷达辐射源信号识别被引量：2
《控制与决策》2024年第1期39-48,共10页普运伟 余永鹏 姜萤 田春瑾 
国家自然科学基金项目(61561028)。
针对复杂电磁环境下雷达辐射源信号识别方法中存在的抗噪性能差、识别准确率低等问题,提出一种融合模糊函数多域投影特征的集成深度学习识别方法.首先,对信号的模糊函数进行高斯平滑处理,从多域视角出发选取合适角度对模糊函数进行二维...
关键词：雷达辐射源信号 模糊函数 信号识别 多域特征融合 集成学习 
一种高效雷达辐射源信号识别方法
《信息记录材料》2023年第12期230-232,共3页谢泽宇 曹正 陆晟 
针对复杂电磁环境下的雷达信号分选识别困难的问题,本文提出了一种高效的雷达辐射源信号调制识别方法。首先,对高速中频采样数据进行高效信道化检测;其次,对获取的脉冲信号进行频域、频谱信息熵、相位信息等特征提取;最后,对于提取的特...
关键词：雷达信号识别 高效识别 噪声稳健 
基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法被引量：2
《空间电子技术》2023年第6期125-130,共6页郭林昱 杨新权 匡银 文伟 
国家重点实验室基金(编号:2021-WDKY-SYS-DN-11)。
针对低信噪比下,基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高,因而处理复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征,获得变换域的表征信号,将其...
关键词：主成分分析 雷达辐射源信号识别 卷积神经网络 相位特征 
基于多尺度一维卷积神经网络的雷达辐射源脉内调制类型分类方法被引量：1
《电子信息对抗技术》2023年第5期21-28,共8页袁士博 赵耀东 李鹏 荆泽寰 
雷达辐射源脉内调制类型是分析雷达系统的关键性特征信息,对脉内调制类型的正确分类有助于分析目标雷达的功能,为己方提供有效的信息支撑与帮助。针对目前脉内调制类型多样复杂的特点,提出了一种基于多尺度一维卷积神经网络的雷达辐射...
关键词：雷达辐射源信号 脉内调制类型分类 一维卷积神经网络 多尺度卷积神经网络 
基于复杂网络的雷达辐射源信号脉内特征提取算法
《现代雷达》2023年第10期36-43,共8页陈韬伟 马一鸣 余益民 刘建业 
国家自然科学基金资助项目(61961042,61461051)。
针对现代电子战环境下雷达辐射源信号的高度密集、复杂调制、交叠概率大等特点,基于时域、频域、时频域以及其他数学变换域的信号分析方法仍然不能满足雷达辐射源信号分选识别的要求,结合雷达辐射源信号具有可分辨性的确定数据结构表示...
关键词：复杂网络 相空间重构 雷达辐射源信号 雷达信号分选识别 特征提取 
基于一维卷积循环神经网络的雷达辐射源信号识别被引量：4
《四川大学学报（自然科学版）》2023年第4期83-89,共7页刘涛涛 田春瑾 普运伟 郭江 
国家自然科学基金(61561028)。
针对人工提取雷达辐射源信号特征不完备、时效性低等问题,提出一种基于一维卷积神经网络和双向门控循环单元的识别方法.首先,提取信号的模糊函数主脊并进行去噪处理;其次,利用一维卷积神经网络学习模糊函数主脊的内在抽象特征;然后引入...
关键词：雷达辐射源信号识别 模糊函数主脊 一维卷积神经网络 双向门控循环单元 
基于MSST及HOG特征提取的雷达辐射源信号识别被引量：6
《北京航空航天大学学报》2023年第3期538-547,共10页全大英 唐泽雨 陈赟 楼维中 汪晓锋 章东平 
浙江省自然科学基金(LQ20F020021);浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室开放式项目(2019KF0003)。
针对传统雷达信号识别算法在低信噪比下识别准确率低的问题,提出了基于多重同步压缩(MSST)时频变换及方向梯度直方图(HOG)特征提取的雷达辐射源信号识别算法。所提算法在雷达时域信号短时傅里叶变换(STFT)基础上进行多重同步压缩处理获...
关键词：雷达信号识别 方向梯度直方图 多重同步压缩 支持向量机 主成分分析法 
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