基于AlexNet的雷达干扰识别方法研究

郭治锐; 鲁军; 刘磊; 张伟涛; 惠蕙

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基于AlexNet的雷达干扰识别方法研究

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摘要

针对复杂电磁环境下雷达对干扰信号的分类识别问题,研究了射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、匀速距离波门拖引干扰、速度波门拖引干扰的Choi-Williams Distribution(CWD)时频图像,采用深度学习中的AlexNet卷积神经网络模型自动提取图像各种特征细节,从而实现雷达干扰信号的分类识别.仿真结果表明:在干噪比为-10～0 dB的范围内,网络的识别率随干噪比的增加而迅速提高,干噪比为0 dB以上识别率基本接近100％;在全干噪比范围下,网络的识别正确率为99.25％,识别效果良好.

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来源
《电光与控制》 |2021年第9期|49-53|共5页
作者
郭治锐; 鲁军; 刘磊; 张伟涛; 惠蕙;
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作者单位

石家庄铁道大学电气与电子工程学院石家庄 050000;

河北工业职业技术学院石家庄 050000;

石家庄铁道大学电气与电子工程学院石家庄 050000;

石家庄铁道大学电气与电子工程学院石家庄 050000;

石家庄铁道大学电气与电子工程学院石家庄 050000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子对抗（干扰及抗干扰）;
关键词
雷达干扰; Choi-Williams时频图像; 深度学习; AlexNet; 干扰信号识别;

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