【摘 要】
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电子侦察作为电子战中的重要一环,能够获取对方的雷达频谱特征,是争取电磁情报主动权和控制权的有力保障。为了能更好地利用截获的对方雷达信号进行辐射源个体识别,除了需要对常规脉冲描述字进行估计以外,还必须提取对方雷达信号的脉内特征,进而识别雷达信号的调制类型。本文围绕高脉冲密度情况下交叠雷达信号调制类型识别难题,研究了基于多域特征联合和卷积神经网络的信号识别方法及网络轻量化方法。主要研究工作如下:(1)
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电子侦察作为电子战中的重要一环,能够获取对方的雷达频谱特征,是争取电磁情报主动权和控制权的有力保障。为了能更好地利用截获的对方雷达信号进行辐射源个体识别,除了需要对常规脉冲描述字进行估计以外,还必须提取对方雷达信号的脉内特征,进而识别雷达信号的调制类型。本文围绕高脉冲密度情况下交叠雷达信号调制类型识别难题,研究了基于多域特征联合和卷积神经网络的信号识别方法及网络轻量化方法。主要研究工作如下:(1)针对复杂电磁环境下雷达信号脉内特征提取难题,提出了一种雷达信号多域联合特征提取方法,通过对信号进行多特征域变换,加强对信号的描述能力;设计了信号高维特征提取残差网络,利用注意力机制,能够从多类的调制信号中自动学习到更深层次的特征表达,为后续雷达信号调制类型识别奠定基础。(2)针对雷达信号单域特征多样性不足的问题,提出了多域特征融合识别方法,通过SE模块建模四个不同域之间的相关性,充分发挥各域特性的优势;综合获取信号多域特征中可以区分类别的信息,并映射到样本标记空间,实现了交叠雷达信号调制类型识别。(3)针对多域特征联合的雷达信号调制类型识别网络复杂度高的问题,研究了网络轻量化的方法,通过衡量信号识别网络通道重要性,裁剪不重要的特征通道,在识别准确率损失较少的前提下,压缩网络模型,实现了多域特征联合的雷达信号调制类型识别网络的轻量化。通过仿真实验,验证了上述方法的有效性和鲁棒性,能够实现雷达信号调制类型识别的目标。
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