基于深度学习和时频分析的引信干扰信号识别研究

毕明雪; 王旭; 白帆; 于承泽; 鲁旭东

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基于深度学习和时频分析的引信干扰信号识别研究

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摘要

针对传统引信干扰识别计算速度受限、干扰情况复杂的问题,提出一种谱图自动生成网络,基于引信回波模型利用卷积神经网络对引信回波信号进行特征提取,并利用长短期记忆网络对干扰信号进行识别.首先根据弹目交会过程的引信回波模型获取回波信号数据,并使用Wigner-Ville分布对信号模型进行谱图变换得到真实标签,其次引入条件变分自动编码器(CVAE)网络生成回波信号的谱图,然后使用卷积神经网络对该谱图进行特征提取,得到的特征参量进入长短期记忆网络进行识别.实验测试结果表明:所设计的方法能够针对含噪引信信号进行识别,并具备良好的抗干扰能力.

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来源
《机械工程与自动化》 |2021年第6期|24-27|共4页
作者
毕明雪; 王旭; 白帆; 于承泽; 鲁旭东;
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作者单位

沈阳理工大学装备工程学院辽宁沈阳 110159;

沈阳理工大学装备工程学院辽宁沈阳 110159;

沈阳理工大学装备工程学院辽宁沈阳 110159;

沈阳理工大学装备工程学院辽宁沈阳 110159;

沈阳理工大学装备工程学院辽宁沈阳 110159;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
引信干扰信号识别; 深度学习; 时频分析; Wigner-Ville分布;

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