[发明专利]一种雷达接收信号类型分类识别方法及系统

权利要求书

1.一种雷达接收信号类型分类识别方法，其特征在于，

获取雷达的接收信号；

对接收信号进行动目标检测处理得到三维距离-多普勒平面；

对三维距离-多普勒平面进行处理，得到三维距离-多普勒平面的俯视特征图，将俯视特征图转换为灰度图并进行二值化处理得到二值特征图；

将二值特征图输入到预先训练好的基于神经网络的雷达场景信号处理模型中，输出分类识别结果。

2.根据权利要求1所述的雷达接收信号类型分类识别方法，其特征在于，所述雷达场景信号处理模型中的场景信号包括连续波干扰信号、转发式干扰信号、目标信号和杂波信号。

3.根据权利要求1所述的雷达接收信号类型分类识别方法，其特征在于，所述基于神经网络的雷达场景信号处理模型的构建过程包括：

获取不同雷达场景下的接收信号，经过动目标检测处理和二值化处理后，构建训练集；之后通过训练集训练得到训练好的网络，再对测试集进行测试，获得无标注训练集；

利用无标注训练集训练稀疏自编码，得到无标注训练集的隐层特征表达集，将类别标注集和隐层特征表达集组合为Softmax分类器的训练数据集，利用所述训练数据集训练练Softmax分类器，得到基于神经网络的雷达场景信号处理模型。

4.一种雷达接收信号类型分类识别系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取雷达的接收信号；

动目标检测处理模块，用于对接收信号进行动目标检测处理得到三维距离-多普勒平面；

二值化处理模块，用于对三维距离-多普勒平面进行处理，得到三维距离-多普勒平面的俯视特征图，将俯视特征图转换为灰度图并进行二值化处理得到二值特征图；

输出模块，用于将二值特征图输入到预先训练好的基于神经网络的雷达场景信号处理模型中，输出分类识别结果。

5.根据权利要求4所述的雷达接收信号类型分类识别系统，其特征在于，所述输出模块场景信号确定模块，用于确定雷达场景信号处理模型中的场景信号，所述场景信号包括连续波干扰信号、转发式干扰信号、目标信号和杂波信号。

6.根据权利要求4所述的雷达接收信号类型分类识别方法，其特征在于，所述输出模块还包括模型构建模块，所述模型构建模块包括：

训练集确定模块，用于获取不同雷达场景下的接收信号，经过动目标检测处理和二值化处理后，构建训练集；之后通过训练集训练得到训练好的网络，再对测试集进行测试，获得无标注训练集；

模型确定模块，用于利用无标注训练集训练稀疏自编码，得到无标注训练集的隐层特征表达集，将类别标注集和隐层特征表达集组合为Softmax分类器的训练数据集，利用所述训练数据集训练练Softmax分类器，得到基于神经网络的雷达场景信号处理模型。