基于深度学习的雷达信号智能分选与识别

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在现代电子战中,雷达信号分选与识别是侦察系统中必不可少的环节。虽然国内外的研究学者已经在雷达信号分选和识别领域取得了较多的成果,但仍有一些实际问题未得到解决。在雷达信号分选领域,由于侦察接收机所处的电磁环境日益复杂,接收信号中常存在丢失脉冲、虚假脉冲和参数估计误差的现象。在雷达信号调制样式识别领域,目前基于深度学习的识别方法大多假设训练集和测试集的数据是独立同分布,但在实际电磁环境中,真实数据与训练数据分布常存在偏差,导致原先训练好的模型不再适用,使得常规的侦查手段面临着严峻的挑战。本文针对复杂电磁环境下的雷达信号智能分选与识别问题进行了以下研究:针对现有雷达信号分选方法在信噪比低、丢失脉冲和参差脉冲比例高且存在脉冲到达时间估计误差的复杂电磁环境中分选性能不佳的问题,提出了一种基于卷积降噪自编码器的雷达信号智能分选算法。该方法将其它脉冲序列视为噪声,目标脉冲序列视为待提取的数据。首先将脉冲序列的到达时间进行编码,并转化为二进制编码向量,然后将编码向量输入卷积降噪自编码器学习目标脉冲序列的内部时间模式,最后再用训练好的模型完成混合脉冲序列的分选,提取出目标脉冲序列。卷积降噪自编码器可以从数据的压缩和恢复中学习到数据的深层特征,从而减小电磁环境对数据的影响。仿真实验表明,在考虑丢失脉冲、参差脉冲、脉冲到达时间估计误差和信噪比等参数变化及存在多功能雷达信号的复杂电磁环境中,所提方法相较使用脉冲到达时间参数的传统方法和使用脉内特征的方法,性能有了较大的提升。针对现有基于深度学习的雷达信号调制样式识别方法大多假设模型训练集和测试集的数据特征满足同分布条件,考虑当数据来源发生变化且电磁环境复杂化时,真实样本与训练样本存在偏差,原先训练好的模型不再适用的场景,提出了一种基于改进的深度适配网络的雷达信号调制样式识别方法。该方法先将雷达信号进行时频变换,然后将时频图像输入深度适配网络进行训练,通过对目标函数的优化,缩小了训练数据和真实数据之间差异,得到具有利于提升目标域任务性能的特征,最后利用新的特征分布完成识别。该方法从两方面对深度适配网络的目标函数进行了改进。第一,使用混合核函数代替单一功能高斯核径向核函数,结合多种核函数的优点,提高特征迁移能力;第二,使用联合分类损失代替单一交叉熵损失,通过增加与样本的分类中心的约束,加强同一类样本的聚合性,进一步改善了模型的识别性能。通过使用Hammerstein非线性模型模拟不同数据来源(雷达辐射源)进行仿真实验,实验表明,所提方法相比未使用领域自适应的识别方法和深度适配网络,识别正确率分别提高了14.9%和7.9%。
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