基于双CNN的雷达信号调制类型识别方法

金丽洁; 武亚涛

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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.

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来源
《空天防御》 |2022年第1期|66-70|共5页
作者
金丽洁; 武亚涛;
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作者单位

南京电子技术研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达电子对抗;
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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