基于栈式稀疏自编码器的低信噪比下低截获概率雷达信号调制类型识别

摘要：

针对低截获概率(LPI)雷达信号识别率低且特征提取困难的问题,该文提出一种基于 Choi-Williams 分布(CWD)和栈式稀疏自编码器(sSAE)的自动分类识别系统.该系统从反映信号本质特征的时频图像入手,首先对LPI雷达信号进行 CWD 时频分析,获取2维时频图像;然后对得到的时频原始图像进行预处理,并把预处理后的图像送入多层稀疏自编码器(SAE)进行离线训练;最后把SAE自动提取的特征输入softmax分类器,实现雷达信号的在线分类识别.仿真结果表明,信噪比为6 dB- 时,该系统对8种LPI雷达信号(LFM, BPSK, Costas, Frank和T1~T4)的整体平均识别率达到96.4%,在低信噪比条件下明显优于人工设计提取信号特征的识别方法.

关键词：低截获概率雷达、CWD时频分析、图像预处理、深度学习、栈式稀疏自编码器

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分类号：TN957.51

资助基金：国家自然科学基金61571146;中央高校基本科研业务费专项资金HEUCFP201769The National Natural Science Foundation of China61571146;The Fundamental Research Funds for the Central UniversitiesHEUCFP201769

在线出版日期：2018-05-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：875-881