基于注意力机制和改进CLDNN的雷达辐射源识别

传统的辐射源识别通过比对、匹配辐射源信号与雷达数据库来识别, 这种方法很难满足战时高效、快速和准确的识别要求。随着机器学习方法的提出, 诸如支持向量机等算法在辐射源识别领域的运用, 可以满足战时高效、快速的识别要求, 但这种方法在低信噪比环境下, 辐射源识别准确率低。针对上述问题, 采用深度学习, 引入注意力机制和特征融合方法, 提出注意力机制特征融合一维卷积长短时深度神经网络(attention-mechanism feature-fusion one-dimensional convolution long-short-term-memory deep neural networks, AF1CLDNN)识别模型。实验验证了注意力机制和特征融合方法的有效性, 及新识别模型在低信噪比环境下具有较高识别准确率与识别速度。     

基于改进1DCNN+TCN的雷达辐射源快速识别方法

为了解决传统雷达辐射源识别方式识别速度慢、在低信噪比时很难准确识别等问题,结合深度学习提出了一种基于改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1DCNN)和时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的雷达辐射...     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

嵌入注意力机制的通信辐射源个体识别方法

复杂电磁环境中, 针对低信噪比条件下现有神经网络识别算法对于通信电台识别准确率不高的问题, 提出一种结合双层注意力机制和残差网络的通信辐射源个体识别方法。首先, 以空间注意模块和通道注意模块构成注意力机制。其次, 在一维残差网络中嵌入双层注意力机制, 提高对关键特征的学习能力。最后, 在实际数据集上验证算法的有效性。实验证明, 相比于残差神经网络算法, 所提方法既能保持模型较好的稳定性又在数据集上有明显的提升效果。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法，通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法，这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题，对此，提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network，SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征，无需特征提取，实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果，基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度，并对CGAN的判别器进行改进，在损失函数中增加混叠惩戒项，通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN，提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性，以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

基于生成对抗与卷积神经网络的调制识别方法

自动调制识别在频谱监测和认知无线电中占有重要地位.针对现有调制识别算法在低信噪比条件下识别率低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)和卷积神经网络(convolu-tional neural network,CNN)的数字信号调制识别方法.在利用平滑伪W...     

基于卷积神经网络的小型建筑物检测算法

针对基于传统卷积神经网络的建筑物目标检测算法对于小型建筑物检测准确率低的问题, 提出一种基于Mask-区域卷积神经网络(Mask-region convoluional neural networks, Mask-RCNN)模型的小目标检测算法模型。该模型对Mask-RCNN模型中的特征提取网络进行了改进, 设计了一种带有注意力机制的多尺度组卷积神经网络, 有效解决了小目标有用特征较少且易被背景特征和噪声干扰的问题。航拍图像实验结果表明, 改进的检测模型使小型建筑物目标检测准确率较原始Mask-RCNN模型提升了28.9%, 达到了0.663。并且整体检测准确率达到了0.843, 有效提升了航拍建筑物检测准确性。     

小波-神经网络在辐射源识别中的应用研究

针对目标所采用的辐射源识别方法对复杂体制雷达信号识别效率低或无法识别的现象 ,提出了一种新的辐射源识别方法。首先 ,利用小波包可对信号进行多维多分辨率分析的特点 ,对辐射源信号进行信号特征的提取 ,然后将各辐射源的信号特征作为ART2神经网络的训练样本 ,对其进行辐射源类型的识别。通过计算机仿真 ,对上述方法进行了验证。试验结果表明 ,这种基于小波 神经网络的辐射源识别方法在识别复杂体制雷达信号的应用中不仅克服了目前识别方法识别效率低的弊端 ,而且还有效地解决了对未知雷达信号无法识别的问题     

基于卷积神经网络的串行空时分组码盲识别算法

针对多输入单输出(multiple input single output, MISO)系统中的空时分组码(space-time block code, STBC)盲识别问题, 提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的串行STBC识别方法。首先, 结合STBC识别问题提出了基本CNN (CNN basic, CNN-B)框架; 然后在分析STBC相关性的基础上, 针对空间复用和Alamouti信号混叠问题, 设计了基于相关性的CNN (CNN based on correlation, CNN-BC)模型; 最后将STBC数据集输入到网络模型中, 完成网络的训练和识别测试。仿真结果表明, 相比于基于特征提取的传统算法, 该方法将可识别的STBC扩展到了6种, 并且在低信噪比下的识别准确率更高, 识别过程可控制在微秒级别, 具有较高的工程应用价值。     

基于PSO-CNN的LPI雷达波形识别算法

低截获概率(low probability of intercept, LPI)雷达作为一种具有强抗干扰能力及低截获特性的新型雷达, 对其精准高效识别已成为雷达对抗一方波形识别的难点。针对该方向主流分类器卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的结构智能寻优问题, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法-CNN的波形识别算法。该算法利用PSO的寻优特性, 可实现较大范围内自动搭建不定层数、不定层类别及层内参数的CNN结构并进行迭代寻优; 采用识别精度及网络复杂度相结合的衡量指标, 可根据需求调整两者比重以实现对精度与轻量性的选择。该算法获取的CNN结构实现了比9种经典CNN结构更好的LPI雷达波形识别效果, 同时避免了波形识别时人工选定CNN超参数缺乏智能性、客观性的问题, 提高了选用CNN结构的适配性及高效性。     

基于VMD和特征融合的辐射源信号识别

在日趋复杂的电子对抗中,如何提高雷达辐射源信号(radar emitter signal, RES)识别率和抗噪性能是亟待解决的问题。为此提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和特征融合相结合的RES识别方法。首先利用VMD算法对各雷达信号进行分解得到3个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF);然后,对这3个IMF分量提取排列熵(permutation entropy, PE)和样本熵(sample entropy, SE)特征进行特征融合，构成六维特征向量；最后利用支持向量机对辐射源信号进行识别。利用6种不同的辐射源信号对该方法进行了验证,仿真实验结果表明,该方法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下能取得较好的识别率,当SNR不低于0 dB时,六维特征向量的识别率达到100%,具有较强的抗噪性能。     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

基于SE-ResNeXt网络的低信噪比LPI雷达辐射源信号识别

针对低信噪比(signal to noise ratio, SNR)低截获概率(low probability of intercept, LPI)雷达脉内波形识别准确率低的问题,提出一种基于时频分析、压缩激励(squeeze excitation, SE)和ResNeXt网络的雷达辐射源信号识别方法。首先通过Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)获得雷达时域信号的二维时频图像(time-frequency image, TFI);然后进行TFI预处理降低噪声干扰和频率维的位置分布差异,以适应深度学习网络输入;最后在ResNeXt基础上加入扩张卷积和SE结构提取TFI特征,实现雷达辐射源分类。实验结果表明,SNR低至-8 dB时,该方法对12类常见LPI雷达波形的整体识别准确率依然能达到98.08%。     

注意力机制CNN的毫米波大规模MIMO系统信道估计算法

在室外光线追踪通信场景下,针对毫米波大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MI-MO)信道具有稀疏特性、系统受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出一种基于图像去噪的注意力机制卷积神经网络信道估计方法.首先,设定参数产生模拟真实环境的数据集,将所产生的信道矩阵看作二维图像...