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一种类线性调频雷达波型自动识别方法

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随着电子技术的发展,雷达信号调制方式趋于复杂化,对雷达信号波形进行可靠的识别是雷达侦察系统面临的一个难题。其中,类线性调频雷达信号(LFM、Frank码、P1~P4码)是识别难度较大的一类信号。针对该问题,论文提出了一种基于深度学习的雷达波形自动识别方法,首先计算类线性调频雷达的基于S-method的时频分布,在此基础上计算信号时频分布的Zernike矩,然后通过卷积神经网络进行分类识别。实验表明,在-2dB信噪比下,信号的整体识别率达到94。33%,能够有效识别雷达波形。
A Method for Automatic Identification of Linear Frequency Modulated Radar Wave Patterns
With the development of electronic technology,the modulation mode of radar signal tends to be complicated.It is a difficult problem to identify the waveform of radar signal reliably.Among them,LFM radar signal(LFM,Frank code,P1-P4 code)is a kind of signal which is difficult to identify.Firstly,the S-Method based time-frequency distribution of the LFM radar is calculat-ed,and then the Zernike moment of the time-frequency distribution of the signal is calculated,and then it is classified and recog-nized by convolutional neural network.The experimental results show that the overall recognition rate of the signal reaches 94.33%at-2dB signal to noise ratio.

linear frequency modulated radar signaltime-frequency distributionZernike momentconvolutional neural network

夏沭涛、金堃、付宇鹏、于文龙

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海军航空大学信息融合研究所 烟台 264001

海军航空大学航空基础学院 烟台 264001

91213部队 烟台 264001

类线性调频雷达信号 时频分布 Zernike矩 卷积神经网络

国家自然科学基金项目

61271499

2024

舰船电子工程
中国船舶重工集团公司第709研究所 中国造船工程学会 电子技术学术委员会

舰船电子工程

CSTPCD
影响因子:0.243
ISSN:1627-9730
年,卷(期):2024.44(2)
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