利用并联CNN-LSTM的调制样式识别算法 被引量：13

1

作者 翁建新 赵知劲 占锦敏 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第5期870-876,共7页

为了提高基于卷积神经网络的调制样式识别算法性能,利用CNN的空间特征提取能力和LSTM时序特征提取能力,设计了CNN-LSTM并联网络,上支路由一层卷积层和一层池化层组成,下支路使用单层LSTM网络。直接将同向分量和正交分量作为输入数据,上... 为了提高基于卷积神经网络的调制样式识别算法性能,利用CNN的空间特征提取能力和LSTM时序特征提取能力,设计了CNN-LSTM并联网络,上支路由一层卷积层和一层池化层组成,下支路使用单层LSTM网络。直接将同向分量和正交分量作为输入数据,上下支路提取信号的空间和时间特征,提高特征表达能力。对BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、16APSK、32APSK等7种信号的调制样式识别仿真实验结果表明:算法无需人为设计特征参数,减少人为因素影响,同时该算法在低信噪比下具有较好的识别性能。 展开更多

关键词 调制样式识别 卷积神经网络 循环神经网络 并联

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基于小波变换的雷达信号调制类型识别方法 被引量：12

2

作者 王渝冲 宿绍莹 陈曾平 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第23期166-168,172,共4页

为适应复杂环境下雷达信号脉内分析的需要,提出一种脉内调制类型识别方法。基于Morlet小波变换提取信号小波脊线,根据瞬时频率和最佳尺度的关系得到时频曲线,基于时频曲线的形状识别脉内调制类型。构造时频分辨率调节函数,优化小波脊线... 为适应复杂环境下雷达信号脉内分析的需要,提出一种脉内调制类型识别方法。基于Morlet小波变换提取信号小波脊线,根据瞬时频率和最佳尺度的关系得到时频曲线,基于时频曲线的形状识别脉内调制类型。构造时频分辨率调节函数,优化小波脊线提取过程,提出形状识别算法,达到提高识别准确率、降低计算量的目的。仿真结果表明,信噪比为3 dB时,该算法的识别准确率在98%以上,信噪比为1 dB时,识别准确率能达到70%以上。 展开更多

关键词 雷达信号脉内分析 调制类型识别 Morlet小波变换 形状参数 小波脊线 时频曲线

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基于MobileNetV3-SVDD的雷达信号调制方式开集识别 被引量：5

3

作者 肖易寒 李航 +1 位作者 于祥祯 宋柯 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1178-1185,共8页

针对常见雷达信号调制方式识别方法无法识别未知调制方式的问题,本文提出了一种基于MobileNetV3-SVDD的雷达信号调制方式开集识别方法。将不同调制方式的雷达信号转换成时频图像,使用轻量级深度神经网络MobileNetV3网络提取图像特征。... 针对常见雷达信号调制方式识别方法无法识别未知调制方式的问题,本文提出了一种基于MobileNetV3-SVDD的雷达信号调制方式开集识别方法。将不同调制方式的雷达信号转换成时频图像,使用轻量级深度神经网络MobileNetV3网络提取图像特征。基于一类分类器SVDD构建调制方式超球体来测试识别在训练中未出现过的未知调制方式,完成了对雷达信号调制方式的开集识别。实验结果表明:该方法在信噪比等于8 dB时,已知调制方式识别率均达到100%,未知调制方式识别率均达到95%以上,实现了对未知调制方式的有效分类识别。 展开更多

关键词 调制方式识别 开集识别 时频分析 崔-威廉斯分布 轻量级深度神经网络 MobileNetV3 一类分类器 支持向量数据描述

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基于BSRes_SK_GRU的雷达信号调制样式识别 被引量：2

4

作者 刘玉欣 田润澜 +1 位作者 任琳 孙亮 《电讯技术》 北大核心 2023年第7期1002-1009,共8页

针对基于图像识别的雷达信号调制样式识别方法生成图像耗时长,收敛速度慢,且在低信噪比条件下识别准确率低的问题,提出了一种新的雷达信号调制样式识别模型。此模型将雷达信号时间序列经简单预处理后直接作为网络输入,避免了将信号转换... 针对基于图像识别的雷达信号调制样式识别方法生成图像耗时长,收敛速度慢,且在低信噪比条件下识别准确率低的问题,提出了一种新的雷达信号调制样式识别模型。此模型将雷达信号时间序列经简单预处理后直接作为网络输入,避免了将信号转换为图像的复杂过程;网络能够自主提取雷达信号空间和时间两个方面特征,完善了特征提取的方式;同时,对网络结构进行了优化,并引入了选择性核网络,以获取特征在不同尺度上的重要信息。实验结果表明,此模型在低信噪比条件下具有较快的训练速度和较高的识别准确率。 展开更多

关键词 雷达信号 调制样式识别 深度学习 选择性核网络(SK-Net) 时间序列

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基于数据流架构的雷达信号调制方式识别加速

5

作者 黄湘松 王振 潘大鹏 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第5期23-30,共8页

在雷达电子战中,快速并准确地识别敌方雷达信号调制技术对于获得战术优势至关重要,而传统依赖于图形处理单元(graphics processing unit,GPU)的识别方法难以满足此应用场景的低延迟要求。为此,该文设计了一种基于数据流架构(dataflow ar... 在雷达电子战中,快速并准确地识别敌方雷达信号调制技术对于获得战术优势至关重要,而传统依赖于图形处理单元(graphics processing unit,GPU)的识别方法难以满足此应用场景的低延迟要求。为此,该文设计了一种基于数据流架构(dataflow architecture,DF)的雷达信号调制方式识别加速系统。该系统通过对卷积神经网络权值进行二值化来减少模型参数,便于将算法部署到现场可编程门阵列(field-programmablegatearray,FPGA),同时采用数据流架构加快雷达信号调制方式的识别过程。实验结果表明,在确保整体识别准确率的前提下,该加速系统的推理速度相比i7-11800H CPU提升44.43倍,相比RTX 3050Ti GPU提升2.59倍,系统功耗仅为1.724 W。 展开更多

关键词 调制方式识别 深度学习 数据流架构 二值化神经网络 硬件部署

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基于混合受限波尔兹曼机的调制样式识别 被引量：5

6

作者 杨安锋 赵知劲 陈颖 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2017年第6期18-23,共6页

为了识别7种常用信号数字调制方式,详细推导了16APSK和32APSK信号的高阶矩通用计算公式,利用2个特征参数,采用混合受限玻尔兹曼机HRBM神经网络实现了数字调制样式识别.仿真结果表明:在测试信号信噪比为5dB时,所有信号识别率可达98.6%以... 为了识别7种常用信号数字调制方式,详细推导了16APSK和32APSK信号的高阶矩通用计算公式,利用2个特征参数,采用混合受限玻尔兹曼机HRBM神经网络实现了数字调制样式识别.仿真结果表明:在测试信号信噪比为5dB时,所有信号识别率可达98.6%以上.相比已有算法,基于混合受限玻尔兹曼机调制样式识别算法只需要2个特征参数时能识别7种信号,达到90.0%以上识别率时所需信号信噪比较低. 展开更多

关键词 调制识别 高阶累积量 混合受限波尔兹曼机 神经网络 格雷码

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复杂体制脉冲重复间隔调制方式识别 被引量：4

7

作者 胡国兵 刘渝 +2 位作者 邓振淼 张刚兵 胥嘉佳 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第6期722-726,共5页

给出了一种新的雷达脉冲信号脉冲重复间隔PRI(Pulse repetition interval)调制方式识别算法。在分析PRI序列的时域及频域特性的基础上,定义了零交叉密度、谐波幅度比、PRI序列差分极性3个分类特征。特征提取方法简单且可在小样本条件下... 给出了一种新的雷达脉冲信号脉冲重复间隔PRI(Pulse repetition interval)调制方式识别算法。在分析PRI序列的时域及频域特性的基础上,定义了零交叉密度、谐波幅度比、PRI序列差分极性3个分类特征。特征提取方法简单且可在小样本条件下实现。此外,对于周期性调制PRI,可估计PRI调制周期。计算机仿真结果表明,本算法在有测量噪声、脉冲丢失、虚假脉冲条件下具有稳健的识别性能。 展开更多

关键词 调制方式识别 脉冲重复间隔调制 特征分析

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低信噪比下典型雷达信号调制类型识别

8

作者 石涵宇 司伟建 夏新凡 《制导与引信》 2023年第4期9-16,共8页

针对低信噪比雷达信号调制类型识别概率低的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)频谱四阶原点矩的低信噪比雷达信号调制类型识别方法。该方法首先对输入的雷达信号进行分数阶傅里叶变换,求得分数... 针对低信噪比雷达信号调制类型识别概率低的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)频谱四阶原点矩的低信噪比雷达信号调制类型识别方法。该方法首先对输入的雷达信号进行分数阶傅里叶变换,求得分数阶傅里叶频谱四阶原点矩;然后根据分数阶傅里叶频谱四阶原点矩归一化幅度包络,判断其包络中峰值点对应的变换阶数,对雷达信号进行粗识别;最后计算幅度包络的峰态值,通过设置的峰态阈值,比较峰态值大小,判断信号调制类型,实现类内信号调制类型的细识别。仿真实验验证了所提识别方法的有效性。 展开更多

关键词 调制类型识别 分数阶傅里叶变换 四阶原点矩 变换阶数 峰态值

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数据融合应用于通信信号调制样式识别 被引量：2

9

作者 刘健 夏飞海 《通信对抗》 2007年第3期24-28,共5页

对通信信号的频域、时域特征进行了提取，介绍了利用决策树识别其调制样式的方法。针对决策树缺点，提出了基于模糊理论和D—S证据理论对不同参数的可信度进行融合的方法，并给出了利用数据融合算法进行调制样式识别的仿真结果。

关键词 调制样式识别 数据融合 模糊理论 D—S证据理论

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基于数字信道化的雷达信号调制类型识别 被引量：2

10

作者 米胜男 邓磊 +1 位作者 曲志昱 司伟建 《航空兵器》 2016年第6期61-65,共5页

在宽带数字信道化处理的基础上对线性调频信号、二相编码信号和四相编码信号三种典型的脉冲压缩雷达信号进行识别。从便于工程实现的角度出发,采用一种由粗到细的方法。通过设置一定的带宽门限值,粗识别为线性调频信号和相位编码信号两... 在宽带数字信道化处理的基础上对线性调频信号、二相编码信号和四相编码信号三种典型的脉冲压缩雷达信号进行识别。从便于工程实现的角度出发,采用一种由粗到细的方法。通过设置一定的带宽门限值,粗识别为线性调频信号和相位编码信号两大类,再采用8点累加时域瞬时自相关法,通过相位跳变累加值的不同,实现对相位编码信号的细识别。仿真结果表明,该方法可实现对低截获概率体制雷达信号的调制类型识别。 展开更多

关键词 低截获概率雷达 数字信道化 调制类型识别 线性调频信号 相位编码信号

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基于双CNN的雷达信号调制类型识别方法 被引量：1

11

作者 金丽洁 武亚涛 《空天防御》 2022年第1期66-70,共5页

针对雷达工作波形复杂化、基于常规脉冲特征的雷达辐射源信号识别准确率下降的问题,提出双卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)串联的网络结构,实现了9种常见雷达信号的分类识别。采用单个CNN结构时,可以准确识别其中4种调... 针对雷达工作波形复杂化、基于常规脉冲特征的雷达辐射源信号识别准确率下降的问题,提出双卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)串联的网络结构,实现了9种常见雷达信号的分类识别。采用单个CNN结构时,可以准确识别其中4种调制类型,但是相位编码及其复合调制信号识别率低。这是由于相位编码中二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)与四相相移键控(quadrature phase shift keying,QPSK)的时频特征具有相似性。本文采用双CNN串联的处理方式,其优势在于雷达信号调制参数不固定时,依然可以进行分类识别,具有较强适应性。仿真结果表明,当信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)为0 dB时,9种调制信号的识别准确率高于95%。最后,通过仿真分析识别准确率与信噪比之间的关系,验证了该方法的可靠性. 展开更多

关键词 调制类型识别 CNN 相位编码 识别准确率 深度学习

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面向MIMO系统的非合作通信侦察技术 被引量：2

12

作者 张智锋 王艳温 任媛媛 《火控雷达技术》 2021年第3期42-45,共4页

针对MIMO通信系统在信道衰落情况未知、小样本、低信噪比条件下如何实现对通信信号进行有效侦察的问题,本文提出了一种面向MIMO系统的非合作通信侦察实现架构,实现对MIMO系统非合作通信参数的有效估计。首先搭建了MIMO通信系统模拟仿真... 针对MIMO通信系统在信道衰落情况未知、小样本、低信噪比条件下如何实现对通信信号进行有效侦察的问题,本文提出了一种面向MIMO系统的非合作通信侦察实现架构,实现对MIMO系统非合作通信参数的有效估计。首先搭建了MIMO通信系统模拟仿真平台;然后针对编码模式识别、盲信道估计、调制方式识别等关键技术进行了研究,给出了改进方法及实现步骤;最后在仿真测试平台上对所提算法进行了仿真分析,验证了其性能并提出了应用前景。 展开更多

关键词 MIMO系统 编码模式识别 盲信道估计 调制方式识别

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低信噪比下DVB-S2信号的调制类型识别 被引量：1

13

作者 吴强 王长生 +1 位作者 谢李晋 管立新 《现代电子技术》 2022年第17期65-69,共5页

针对在低信噪比下卫星数字化视频广播第二代标准(DVB-S2)信号的调制类型识别问题,提出一种基于信噪比(SNR)估计的识别算法。通过提取卫星信号分别采用正交相移键控(QPSK)、八进制相位键控(8PSK)、十六进制绝对相位键控(16APSK)、三十二... 针对在低信噪比下卫星数字化视频广播第二代标准(DVB-S2)信号的调制类型识别问题,提出一种基于信噪比(SNR)估计的识别算法。通过提取卫星信号分别采用正交相移键控(QPSK)、八进制相位键控(8PSK)、十六进制绝对相位键控(16APSK)、三十二进制绝对相位键控(32APSK)调制时的分形盒维数、幅度特征参数及四次方谱特征参数作为判别信号调制类型的特征参数,并根据上述特征参数与SNR的关系,在不同信噪比下设定不同的判决门限值,提升了算法在低信噪比情况下的识别正确率。文中给出了识别算法的判别流程以及判别门限值的选取方法。通过仿真验证表明,所提算法在信噪比大于4 dB的情况下,调制类型识别正确率可达到96%以上,实现了在低信噪比下对DVB-S2信号的调制类型识别。 展开更多

关键词 DVB-S2信号 调制类型识别 SNR估计 低信噪比 判别门限 四次方谱 分形维数

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非协作mCPM信号调制识别与解调算法研究与实现 被引量：1

14

作者 王沙飞 杨俊安 温志津 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期53-57,78,共6页

提出一种非协作通信中CPM信号调制类型盲识别算法,利用调制指数、符号率和频偏对调制类型进行联合估计.在此基础上,根据mCPM信号的差分相位,完成了CPM信号的盲解调.理论分析与实际数据实验表明,新方法具有较高的调制类型正确估计概率,... 提出一种非协作通信中CPM信号调制类型盲识别算法,利用调制指数、符号率和频偏对调制类型进行联合估计.在此基础上,根据mCPM信号的差分相位,完成了CPM信号的盲解调.理论分析与实际数据实验表明,新方法具有较高的调制类型正确估计概率,且达到了较好的解调效果. 展开更多

关键词 非协作通信 连续相位调制 调制类型识别 盲解调

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基于宽带接收的星载信号处理技术 被引量：1

15

作者 苏琳 《电讯技术》 北大核心 2011年第7期113-117,共5页

分析了卫星有效载荷信号处理需求,提出了基于宽带接收的星载信号处理技术流程,针对星载硬件资源有限和需要实现对重点信号搜索匹配的要求,同时考虑到宽带接收时接收灵敏度较差等问题,给出了适于星载实现的多信号分离、低信噪比下调制识... 分析了卫星有效载荷信号处理需求,提出了基于宽带接收的星载信号处理技术流程,针对星载硬件资源有限和需要实现对重点信号搜索匹配的要求,同时考虑到宽带接收时接收灵敏度较差等问题,给出了适于星载实现的多信号分离、低信噪比下调制识别和辐射源细微特征提取方法,通过仿真验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 电子侦察卫星 宽带接收 信号处理 多信号分离 调制识别 细微特征提取

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基于ICA和小波脊的多辐射源调制类型识别 被引量：1

16

作者 罗勇江 赵国庆 斯海飞 《航天电子对抗》 2010年第6期38-41,共4页

针对电子侦察中多个雷达辐射源信号混叠时的调制类型识别问题,利用独立分量分析将多个雷达辐射源信号进行分离,再对分离后的辐射源信号采用小波变换,提取信号时频分布的脊线,最后计算脊线特征值,通过脊线特征值来判断辐射源调制类型。... 针对电子侦察中多个雷达辐射源信号混叠时的调制类型识别问题,利用独立分量分析将多个雷达辐射源信号进行分离,再对分离后的辐射源信号采用小波变换,提取信号时频分布的脊线,最后计算脊线特征值,通过脊线特征值来判断辐射源调制类型。仿真实验验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 ICA 小波脊 多辐射源 调制类型识别 multiple base 辐射源信号 雷达辐射源 特征值 脊线 独立分量分析 信号混叠 小波变换 提取信号 实验验证 识别问题 时频分布 行分离 电子侦察 正确性

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利用自适应调制进行OFDM系统PAPR抑制

17

作者 胡登鹏 石峰 +1 位作者 王世练 张尔扬 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第4期139-142,共4页

根据相同的信息比特采用不同调制样式时所得的正交频分复用(OFDM)信号的峰均功率比(PAPR)不同,提出了一种利用自适应调制进行OFDM系统PAPR抑制的算法,并设计了利用该算法的OFDM系统。算法通过设定一个可选调制样式集合,改变发端信息比... 根据相同的信息比特采用不同调制样式时所得的正交频分复用(OFDM)信号的峰均功率比(PAPR)不同,提出了一种利用自适应调制进行OFDM系统PAPR抑制的算法,并设计了利用该算法的OFDM系统。算法通过设定一个可选调制样式集合,改变发端信息比特的调制样式,选择具有最小PAPR值的OFDM信号作为传输的OFDM信号,从而使整个系统的PAPR得到抑制。在接收端,通过对OFDM符号的调制样式进行识别,完成对调制信息解调。由于算法不需要传输需严格保护的边带信息,系统具有较强的可靠性和抗干扰能力。仿真结果表明,利用自适应调制可有效地进行OFDM系统PAPR抑制;同已有算法相比,在多径信道下,利用该算法的OFDM系统的误码率性能总体上较好。 展开更多

关键词 正交频分复用 峰均功率比 自适应调制 选择映射 调制样式识别

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一种基于证据理论和神经网络的调制分类器

18

作者 陈丽 葛临东 《信息工程大学学报》 2006年第2期186-189,共4页

文章提出了一种基于证据理论和神经网络的调制信号分类方法。利用4种不同的神经网络分类器对常用的10种调制信号的同一组特征分别进行训练、分类;利用证据理论对它们的分类结果(决策)进行融合;最后,把融合结果作为调制信号的最终分类结... 文章提出了一种基于证据理论和神经网络的调制信号分类方法。利用4种不同的神经网络分类器对常用的10种调制信号的同一组特征分别进行训练、分类;利用证据理论对它们的分类结果(决策)进行融合;最后,把融合结果作为调制信号的最终分类结果。实验结果与性能比较表明,该方法是有效的,获得了较高的识别率。 展开更多

关键词 调制类型识别 神经网络 证据理论

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基于图像特征的雷达脉内调制类型识别

19

作者 高君丰 刘芬芬 《舰船电子工程》 2021年第7期97-101,共5页

为了解决复杂体制下雷达脉内信号的识别问题,提出一种雷达脉内信号调制类型自动识别方法,首先对信号进行SPWVD时频变换,提取时频图像的中心矩和伪Zernike矩特征,然后将特征矢量输入到随机森林分类器中进行分类识别。仿真结果表明,该算... 为了解决复杂体制下雷达脉内信号的识别问题,提出一种雷达脉内信号调制类型自动识别方法,首先对信号进行SPWVD时频变换,提取时频图像的中心矩和伪Zernike矩特征,然后将特征矢量输入到随机森林分类器中进行分类识别。仿真结果表明,该算法性能良好,能对常见的8种调制类型进行很好的识别。 展开更多

关键词 调制类型识别 时频变换 矩特征 随机森林

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基于机器分类判决把握度自评估的人机结合

20

作者 石荣 《电子信息对抗技术》 2017年第2期1-7,共7页

随着机器自动分类判决在电子对抗中的广泛应用,使得侦察干扰设备的自动化水平也不断提高,但在某些场合下机器判决的准确性却始终难以达到预定要求。通过对该问题的分析,指出了机器自动判决优势的发挥对低维特征空间的依赖,分析了判决空... 随着机器自动分类判决在电子对抗中的广泛应用,使得侦察干扰设备的自动化水平也不断提高,但在某些场合下机器判决的准确性却始终难以达到预定要求。通过对该问题的分析,指出了机器自动判决优势的发挥对低维特征空间的依赖,分析了判决空间维度的扩展对判决准确度提升的正面影响,提出对机器自动判决结果进行把握度自评估,并以此为参考来实施人工二次辅助分类判决,从而在保持机器自动快速判决的条件下,通过人机结合的方式有效提升整个系统的判决性能。最后以信号情报侦察中的信号检测与调制识别两类典型任务为例,阐述了该方法的实施流程与应用优势,从而为电子对抗中人机工程的理论研究和人机结合的实际应用提供了重要参考。 展开更多

关键词 分类判决 把握度 机器自评估 人机结合 人机工程 人类计算 信号检测 调制识别

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