基于深度置信网络(DBN)对信号双谱对角切片(BDS)结构特征进行学习,实现低截获概率(LPI)雷达信号识别。该方法首先建立基于受限玻尔兹曼机(RBM)的DBN模型,对LPI雷达信号的BDS数据进行逐层无监督贪心学习,然后运用后向传播(BP)机制在有监...基于深度置信网络(DBN)对信号双谱对角切片(BDS)结构特征进行学习,实现低截获概率(LPI)雷达信号识别。该方法首先建立基于受限玻尔兹曼机(RBM)的DBN模型,对LPI雷达信号的BDS数据进行逐层无监督贪心学习,然后运用后向传播(BP)机制在有监督学习方式下根据学习误差对DBN模型参数进行微调,最后基于该BDS-DBN模型实现未知信号的分类和识别。理论分析和仿真结果表明,信噪比高于8 d B时,基于BDS和DBN的识别方法对调频连续波(FMCW),Frank,Costas,FSK/PSK 4类LPI信号的综合识别率保持在93.4%以上,高于传统的主成分分析加支持向量机法(PCA-SVM)和主成分分析加线性判别分析法(PCA-LDA)。展开更多
针对雷达在现代电子战争中采用单一的线性调频或单一的相位编码信号容易被敌方电子侦察设备截获的问题,提出一种脉内线性调频、脉间13位巴克码相位编码的组合调制信号形式。通过理论分析和计算机仿真,给出信号的模糊图、距离分辨力、速...针对雷达在现代电子战争中采用单一的线性调频或单一的相位编码信号容易被敌方电子侦察设备截获的问题,提出一种脉内线性调频、脉间13位巴克码相位编码的组合调制信号形式。通过理论分析和计算机仿真,给出信号的模糊图、距离分辨力、速度分辨力以及低截获概率(LPI,Low Probability of Intercept)特性分析,结果表明该信号波形具有近似"图钉"型的模糊图和良好的距离及速度分辨力。最后进行了LPI性能分析,表明该信号形式降低了截获概率因子,提升了雷达的LPI性能。展开更多
文摘基于深度置信网络(DBN)对信号双谱对角切片(BDS)结构特征进行学习,实现低截获概率(LPI)雷达信号识别。该方法首先建立基于受限玻尔兹曼机(RBM)的DBN模型,对LPI雷达信号的BDS数据进行逐层无监督贪心学习,然后运用后向传播(BP)机制在有监督学习方式下根据学习误差对DBN模型参数进行微调,最后基于该BDS-DBN模型实现未知信号的分类和识别。理论分析和仿真结果表明,信噪比高于8 d B时,基于BDS和DBN的识别方法对调频连续波(FMCW),Frank,Costas,FSK/PSK 4类LPI信号的综合识别率保持在93.4%以上,高于传统的主成分分析加支持向量机法(PCA-SVM)和主成分分析加线性判别分析法(PCA-LDA)。
文摘针对雷达在现代电子战争中采用单一的线性调频或单一的相位编码信号容易被敌方电子侦察设备截获的问题,提出一种脉内线性调频、脉间13位巴克码相位编码的组合调制信号形式。通过理论分析和计算机仿真,给出信号的模糊图、距离分辨力、速度分辨力以及低截获概率(LPI,Low Probability of Intercept)特性分析,结果表明该信号波形具有近似"图钉"型的模糊图和良好的距离及速度分辨力。最后进行了LPI性能分析,表明该信号形式降低了截获概率因子,提升了雷达的LPI性能。
