基于深度学习与支持向量机的低截获概率雷达信号识别

 提出了一种基于栈式自编码器与支持向量机的低截获概率（LPI）雷达信号识别方法。首先,通过Choi-Williams分布,将信号变换到时频域,获取信号的时频图像;其次,使用图像预处理方法对时频图像进行处理,得到便于自编码器处理的图像;再次,使用栈式自编码器从预处理后的时频图像中自动地提取出信号特征;最后,基于提取的信号特征使用支持向量机（SVM）对信号进行分类。本方法使用任意波形发生器（AWG）模拟产生了8类LPI雷达信号,采用栈式自编码器与支持向量机相结合的方法识别信号。仿真实验结果表明,该方法能够在低信噪比和小样本情形下有效识别LPI雷达信号。