针对低信噪比(signal to noise ratio,SNR)低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达脉内波形识别准确率低的问题,提出一种基于时频分析、压缩激励(squeeze excitation,SE)和ResNeXt网络的雷达辐射源信号识别方法。首先通过Cho...针对低信噪比(signal to noise ratio,SNR)低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达脉内波形识别准确率低的问题,提出一种基于时频分析、压缩激励(squeeze excitation,SE)和ResNeXt网络的雷达辐射源信号识别方法。首先通过Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution,CWD)获得雷达时域信号的二维时频图像(time-frequency image,TFI);然后进行TFI预处理降低噪声干扰和频率维的位置分布差异,以适应深度学习网络输入;最后在ResNeXt基础上加入扩张卷积和SE结构提取TFI特征,实现雷达辐射源分类。实验结果表明,SNR低至-8 dB时,该方法对12类常见LPI雷达波形的整体识别准确率依然能达到98.08%。展开更多
低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达作为一种具有强抗干扰能力及低截获特性的新型雷达,对其精准高效识别已成为雷达对抗一方波形识别的难点。针对该方向主流分类器卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的结构...低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达作为一种具有强抗干扰能力及低截获特性的新型雷达,对其精准高效识别已成为雷达对抗一方波形识别的难点。针对该方向主流分类器卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的结构智能寻优问题,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法-CNN的波形识别算法。该算法利用PSO的寻优特性,可实现较大范围内自动搭建不定层数、不定层类别及层内参数的CNN结构并进行迭代寻优;采用识别精度及网络复杂度相结合的衡量指标,可根据需求调整两者比重以实现对精度与轻量性的选择。该算法获取的CNN结构实现了比9种经典CNN结构更好的LPI雷达波形识别效果,同时避免了波形识别时人工选定CNN超参数缺乏智能性、客观性的问题,提高了选用CNN结构的适配性及高效性。展开更多
雷达嵌入式通信(radar-embedded communication,REC)是一种使雷达与通信共用频谱的低截获概率(low probability of intercept,LPI)通信方式,通过在高功率雷达后向散射回波中嵌入低功率通信波形完成隐蔽通信。本文通过对成型注水(shaped ...雷达嵌入式通信(radar-embedded communication,REC)是一种使雷达与通信共用频谱的低截获概率(low probability of intercept,LPI)通信方式,通过在高功率雷达后向散射回波中嵌入低功率通信波形完成隐蔽通信。本文通过对成型注水(shaped water filling,SWF)波形的特征值矩阵幂指数a进行优化,提出了特征值矩阵幂指数可变的SWF波形,即SWF-a波形。本文推导了合作接收机和截获接收机对SWF-a波形的处理增益及增益优势,对其通信可靠性、LPI性能和综合性能进行了理论分析。最后以SWF-0.25、SWF和SWF-0.75波形为例,进行了仿真实验,实验结果与理论分析结果吻合,表明通过特征值矩阵幂指数优化可以满足REC波形不同方面的性能需求,具体地,适当减小参数a可以提高通信可靠性,而适当增大参数a可以提高LPI性能或改善综合性能,但对于LPI性能和通信可靠性能的同步提升,通过选择参数a是难以兼得的。展开更多
针对宽带正交低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达波形簇设计,利用频率编码捷变和调频斜率捷变的复合波形编码技术,在波形正交约束的基础上构造了一种复合频率编码的非线性代价目标函数,提出了基于频率编码捷变或调频斜...针对宽带正交低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达波形簇设计,利用频率编码捷变和调频斜率捷变的复合波形编码技术,在波形正交约束的基础上构造了一种复合频率编码的非线性代价目标函数,提出了基于频率编码捷变或调频斜率捷变的复合波形簇优化设计方法。利用模式搜索算法获得了具有良好自相关和互相关旁瓣特性的宽带正交LPI波形簇。仿真结果表明,所设计的波形能够获得低自相关旁瓣和低互相关旁瓣,可为LPI雷达发射波形与多输入多输出雷达波形的设计提供参考。展开更多
文摘针对低信噪比(signal to noise ratio,SNR)低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达脉内波形识别准确率低的问题,提出一种基于时频分析、压缩激励(squeeze excitation,SE)和ResNeXt网络的雷达辐射源信号识别方法。首先通过Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution,CWD)获得雷达时域信号的二维时频图像(time-frequency image,TFI);然后进行TFI预处理降低噪声干扰和频率维的位置分布差异,以适应深度学习网络输入;最后在ResNeXt基础上加入扩张卷积和SE结构提取TFI特征,实现雷达辐射源分类。实验结果表明,SNR低至-8 dB时,该方法对12类常见LPI雷达波形的整体识别准确率依然能达到98.08%。
文摘低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达作为一种具有强抗干扰能力及低截获特性的新型雷达,对其精准高效识别已成为雷达对抗一方波形识别的难点。针对该方向主流分类器卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的结构智能寻优问题,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法-CNN的波形识别算法。该算法利用PSO的寻优特性,可实现较大范围内自动搭建不定层数、不定层类别及层内参数的CNN结构并进行迭代寻优;采用识别精度及网络复杂度相结合的衡量指标,可根据需求调整两者比重以实现对精度与轻量性的选择。该算法获取的CNN结构实现了比9种经典CNN结构更好的LPI雷达波形识别效果,同时避免了波形识别时人工选定CNN超参数缺乏智能性、客观性的问题,提高了选用CNN结构的适配性及高效性。
文摘雷达嵌入式通信(radar-embedded communication,REC)是一种使雷达与通信共用频谱的低截获概率(low probability of intercept,LPI)通信方式,通过在高功率雷达后向散射回波中嵌入低功率通信波形完成隐蔽通信。本文通过对成型注水(shaped water filling,SWF)波形的特征值矩阵幂指数a进行优化,提出了特征值矩阵幂指数可变的SWF波形,即SWF-a波形。本文推导了合作接收机和截获接收机对SWF-a波形的处理增益及增益优势,对其通信可靠性、LPI性能和综合性能进行了理论分析。最后以SWF-0.25、SWF和SWF-0.75波形为例,进行了仿真实验,实验结果与理论分析结果吻合,表明通过特征值矩阵幂指数优化可以满足REC波形不同方面的性能需求,具体地,适当减小参数a可以提高通信可靠性,而适当增大参数a可以提高LPI性能或改善综合性能,但对于LPI性能和通信可靠性能的同步提升,通过选择参数a是难以兼得的。
文摘针对宽带正交低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达波形簇设计,利用频率编码捷变和调频斜率捷变的复合波形编码技术,在波形正交约束的基础上构造了一种复合频率编码的非线性代价目标函数,提出了基于频率编码捷变或调频斜率捷变的复合波形簇优化设计方法。利用模式搜索算法获得了具有良好自相关和互相关旁瓣特性的宽带正交LPI波形簇。仿真结果表明,所设计的波形能够获得低自相关旁瓣和低互相关旁瓣,可为LPI雷达发射波形与多输入多输出雷达波形的设计提供参考。