雷达辐射源信号识别

作品数：64被引量：405H指数：12
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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 
基于改进EfficientNet的雷达信号调制方式识别被引量：5
《电讯技术》2023年第1期93-100,共8页苏琮智 王美玲 杨承志 吴宏超 
国防科技卓越青年基金资助项目(315090303)。
针对在复杂电磁环境下的雷达辐射源信号识别中传统方法失效,深度学习算法存在低信噪比下识别效果差、网络复杂参数多的问题,提出一种改进EfficientNet模型对雷达辐射源信号进行识别。首先引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attent...
关键词：雷达辐射源信号识别 改进EfficientNet 卷积注意力模块(CBAM) 标签平滑 
基于卷积双向长短时记忆网络的雷达辐射源信号识别被引量：6
《激光与光电子学进展》2022年第22期353-360,共8页普运伟 刘涛涛 吴海潇 郭江 
国家自然科学基金(61561028)。
雷达辐射源信号识别在实际战场中是对敌制胜的重要手段。为解决人工提取的雷达辐射源信号特征参数不完备、时效性低等问题,基于模糊函数在表征信号内在结构上的独特作用,提出一种结合模糊函数主脊坐标变换的卷积双向长短时记忆网络的识...
关键词：雷达辐射源信号识别 模糊函数主脊 卷积神经网络 双向长短时记忆网络 
基于改进UNet3+网络的雷达辐射源信号识别被引量：3
《空军工程大学学报（自然科学版）》2022年第2期55-60,共6页李霜 董玮 董会旭 凌云飞 张歆东 
针对传统识别辐射源信号的方法需要手动提取并选取特征、在低信噪比条件下难以准确识别信号的问题,提出了一种基于改进UNet3+网络的辐射源信号识别方法。通过删减UNet3+的网络层级,保留网络特征融合能力的同时降低了网络的复杂度,并引...
关键词：雷达信号 深度学习 Unet3+ 注意力机制 低信噪比 
基于多学习单元卷积神经网络的雷达辐射源信号识别被引量：2
《北京邮电大学学报》2021年第6期74-82,共9页普运伟 郭江 刘涛涛 吴海潇 
国家自然科学基金项目(61561028)。
现有基于人工提取特征的复杂体制雷达辐射源信号识别方法时效性低,识别准确率不佳.为此,提出了一种基于多学习单元卷积神经网络的识别方法.首先对辐射源信号的模糊函数进行高斯平滑,以校正噪声带来的毛刺与畸变;然后提取其正交切片作为...
关键词：雷达辐射源信号 模糊函数 信号识别 深度学习 多学习单元卷积神经网络 
基于VMD和熵特征的雷达辐射源信号识别被引量：3
《计算机技术与发展》2021年第10期13-17,共5页杨洁 岳美君 曾耀平 
陕西省重点研发计划项目(2020NY-161)。
将雷达信号的近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)提取出构成特征向量,用粒子群优化的支持向量机进行分类识别,得到结果发现对于相似的特征向量识别正确率较低。为了提高雷达辐射源个体的识别正确率,提出了一种基于变分模态分解(variational mod...
关键词：变分模态分解 中心频率 特征融合 粒子群支持向量机 熵特征 
基于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被引量：11
《兵工学报》2021年第8期1680-1689,共10页普运伟 刘涛涛 郭江 吴海潇 
国家自然科学基金项目(61561028)。
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...
关键词：雷达辐射源信号识别 深度学习 卷积神经网络 模糊函数主脊 
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