基于改进型AlexNet的LPI雷达信号识别

• 作者: 张欢 杨洁
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: LPI雷达信号 Choi-Williams分布 时频图像 图像处理 深度学习 AlexNet
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TN957.52-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.05.013

摘要

为了识别低截获概率(LPI)雷达信号,给出一种基于Choi-Williams分布(CWD)和改进型AlexNet网络模型.首先,利用CWD时频分析方法获得LPI雷达信号的二维时频图像;然后,对获取的原始图像进行预处理,建立改进型AlexNet网络模型对处理后的图像进行训练,获得训练模型;最后,利用训练模型对常见LPI雷达信号(FMCW,Costas,Frank,P1,P2,P3,P4)进行识别.仿真结果表明,与AlexNet网络模型相比,改进型AlexNet对LPI雷达信号识别率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨洁	西安邮电大学通信与信息工程学院	39	157	8.0	10.0
2	张欢	西安邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0