基于去噪卷积神经网络的雷达信号调制类型识别

• 作者: 肖易寒 王亮 郭玉霞
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 关键词: 低截获概率雷达信号 Choi-Williams分布时频变换 去噪卷积神经网络 Inception-V4网络
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 雷达、声呐与导航|Radar, Sonar and Navigation
• 页码范围: 2300-2307
• 页数: 8页
• 分类号: TN957.51
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT200506

摘要

针对低截获概率雷达(LPI)信号处理复杂,低信噪比条件下识别率低的问题,该文提出一种基于去噪卷积神经网络和Inception网络的信号分类识别系统.首先对8种LPI雷达信号进行Choi-Williams分布(CWD)时频变换,得到2维时频图像,然后使用去噪卷积神经网络进行时频图像去噪处理,最后将图像发送到Inception-V4网络进行特征提取,并使用softmax分类器进行分类,实现LPI雷达信号的有效分类识别.仿真结果表明,该方法在–10?dB信噪比(SNR)下,识别率仍然可以达到90％以上.