基于RCNN的双极化气象雷达天气信号检测

为检测混杂在地杂波、生物杂波中的天气信号, 提高定量降水精度, 提出了基于残差卷积神经网络(residual convolutional neural network, RCNN)的天气信号检测算法。首先, 将采集的极化参数水平反射率因子、差分反射率、相关系数、差分相移率堆叠为三维数组后进行预处理, 将其分为天气信号与杂波信号。然后, 开发并优化RCNN, 给出详细的网络结构。最后, 通过多次实际的降水过程对所提算法的检测效果进行评价。结果表明, 相比支持向量机以及卷积神经网络(convolutional neural network, CNN), 所提算法对天气信号的检测效果更好, 并且在不同仰角以及全年的实测数据上均表现出良好的检测性能。     

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%。