[发明专利]一种雷达信号脉内调制识别方法在审
| 申请号： | 201910440416.8 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110175560A | 公开（公告）日： | 2019-08-27 |
| 发明（设计）人： | 曲志昱;王文洋;侯长波;侯琛璠 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供一种雷达信号脉内调制识别方法，包括如下步骤：将截获的雷达信号进行Cohen类时频分布处理，得到时频图像；对时频图像进行预处理，即调整尺寸和幅度，然后分组加标签制作训练集和测试集；设计深度卷积神经网络；对未知调制类型的雷达信号调整尺寸和幅度后放入训练好的深度卷积神经网络中，网络自动判断雷达信号类型，完成识别；本发明提出的时频分析核函数相比于Choi‑Williams分布中的核函数，对雷达信号抑制交叉项效果更好，信号鲁棒性特征更明显；本发明提出利用卷积去噪自编码器对分类网络进行预训练，可以免去时频图像预处理造成的信号能量的信息损失，从而提高系统整体的分类正确率，并且操作简单更易于实现。 | ||
| 搜索关键词： | 雷达信号 卷积神经网络 核函数 时频 调制 预处理 图像 分组加标签 图像预处理 调制类型 分类网络 时频分布 时频分析 系统整体 信号能量 信息损失 自动判断 编码器 测试集 交叉项 鲁棒性 训练集 正确率 对时 放入 卷积 去噪 截获 分类 制作 网络 | ||
【主权项】：
1.一种雷达信号脉内调制识别方法，其特征是，包括如下步骤：步骤一：将截获的雷达信号进行Cohen类时频分布处理，得到时频图像；步骤二：对时频图像进行预处理，即调整尺寸和幅度，然后分组加标签制作训练集和测试集；步骤三：设计深度卷积神经网络；步骤四：训练深度卷积神经网络：通过训练集对设计的深度卷积神经网络进行训练，训练过程中使用卷积去噪自编码器对分类网络预训练并保存部分网络的参数，测试集对训练后的深度卷积神经网络测试，整体正确率达到预期值时训练完成；步骤五：对未知调制类型的雷达信号调整尺寸和幅度后放入训练好的深度卷积神经网络中，网络自动判断雷达信号类型，完成识别。
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