基于深度分割的端到端雷达信号分选

针对传统的雷达信号分选方法严重依赖预置参数、先验信息和结构不灵活的问题，提出一种基于深度分割的端到端雷达信号分选方法。首先将采集到的脉冲描述字映射成脉冲序列图像，同时保留像素点对脉冲的索引；然后利用训练好的深度分割模型U-Net对脉冲序列图像分割获得像素点分类结果；最后根据像素点索引和像素点分类结果对所有脉冲进行搜索归类，整个过程采用端到端形式。实验表明，该方法能够加强对捷变参数的分选能力，如频率捷变雷达、脉组捷变频等雷达参数，以及对时频域混叠、脉冲丢失严重等未知电磁环境中信号的分选能力。