基于深度学习的通信辐射源调制样式识别方法

针对自动调制分类中通信辐射源调制方式识别率低问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)结合的方法.该方法首先对通信辐射源信号进行小波阈值降噪,去除混在信号中的高斯白噪声;然后经过短时傅里叶变换,将一维时域信号变换成二维时频域图像,利用临近插值法降维;将时频图输入卷积神经网络进行训练,通过对超参数的选取,得到优化的卷积神经网络;最后采用softmax函数给出识别结果.仿真结果表明,当信噪比(SNR)为0 dB时,利用本文识别方法的宏平均值达到0.874以上,其性能显著优于传统方法.

伪随机序列激光制导信号产生与分析

针对现有激光主动制导武器导引头易受欺骗式干扰的技术现状,提出了采用伪随机序列编码提高其抗干扰性能的新构想。利用伪随机序列抗干扰性能较好的特点,可以使激光主动探测目标系统既能实现远距离主动探测目标,又能有效防止外界干扰,提高系统性能的可靠性。本文结合Arduino IDE、Arduino UNO R3单片机、示波器与YAG激光器等实验仪器,设计并实现了一种抗干扰性能良好的伪随机序列激光制导信号产生系统。该系统可以用于新型目标指示器的研究。

基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别

针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。

基于联合投影字典学习的辐射源调制识别

针对字典学习用于辐射源识别时原子表征能力有限和复杂环境适应性不足问题,提出一种基于联合投影字典学习的辐射源识别方法。利用时频变换提取辐射源信号初始特征,并通过降维、降噪实现特征预处理;采用核空间投影和降维投影学习方式优化字典原子结构,基于数据集训练获取联合投影字典;通过分类测试完成了有效性验证。仿真结果表明:该方法所提取字典原子具备较强表征能力,能够适应参数多变的复杂环境;较常规有监督字典学习方式更易区分多类型、高相似度信号,-6 dB时单载频信号、线性调频信号、非线性调频信号、二相编码信号、四相编码信号、Frank信号、二相频率编码信号、四相频率编码信号、非线性调频-二相编码复合调制信号、二相频率编码-二相编码复合调制信号10类辐射源信号的整体平均识别率为94.4%.

一种改进AHM赋权的雷达装备保障性云评估模型

为解决雷达装备保障性评估过程中的定量描述与定性概念转换的问题,首先从综合、设计和资源等三个方面,建立了雷达装备保障性评估指标体系;然后运用云理论将评估指标集转换为评估云模型,将专家打分的结果通过逆向云发生器生成云模型的数字特征,利用正向云发生器生成雷达装备保障性综合评估云滴图;最后改进了属性层次模型(AHM)赋权法,设计了基于改进AHM的雷达装备保障性云评估模型.实例分析表明,该方法能科学、有效地评估雷达装备的保障性等级.

空中目标点航迹信息筛选压缩方法研究

为解决空中目标点航迹大数据存储问题,在数据筛选环节,提出基于规则库的点航迹筛选方法;对点航迹要素信息的压缩,提出基于大数据列存储的点航迹信息行程编码、序列编码、固定位长编码压缩算法;对航迹位置信息的压缩,提出改进的自适应拟合压缩算法.对比分析及实验结果表明,本文方法能够大幅缩小空中目标点航迹数据的存储空间,为空中目标大数据挖掘分析做好数据准备.

基于栈式稀疏降噪自编码网络的辐射源调制识别

针对辐射源识别中噪声敏感和识别能力不足等问题,提出了一种基于核空间时频特征与栈式稀疏降噪自编码网络的识别系统.通过时频变换、稀疏域降噪和核空间降维投影降低噪声干扰和特征冗余,基于降噪自编码与稀疏自编码思想构建栈式稀疏降噪自编码识别网络.实验结果表明系统在识别率和时效性上综合性能最优,能够显著降低噪声敏感性,低信噪比环境下适应性较强.当信噪比为-12dB时,系统对8类辐射源信号的整体平均识别率达到96.75%.

基于核协同表示与鉴别投影的辐射源调制识别

针对辐射源识别中的特征稳定性不高和低信噪比环境适应性不足等问题,提出了一种基于二次时频分布、核协同表示与鉴别投影的识别方法.首先,通过时频变换、稀疏域降噪和二次特征提取的预处理算法降低噪声干扰和特征冗余,以获取高稳定性的二次时频分布特征;然后,采用核协同表示和鉴别投影思想进行降维学习和字典学习,以提升数据低维表征和类间鉴别能力;最后,通过离线训练完成系统优化并用于分类验证.仿真结果表明,二次时频分布特征具备较高稳定性,识别方法具备较强鲁棒性、时效性和适应性;当信噪比为-10dB时,该方法对8类辐射源信号的整体平均识别率达到96.88%.