基于神经网络的复杂雷达信号分类方法研究

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1、３濟奴？押我衫＿硕士学位论文＿參｜基于神经络的１复杂雷达信号分类方法研究１作者姓名文茜学校导师姓名、职称武筱林教授企业导师姓名、职称孙晓艳研究员申请学位类别工程硕士学校代码10701学号1502121408分类号TN95密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于神经网络的复杂雷达信号分类方法研究作者姓名:文茜领域：电子与通信工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：武筱林教授企业导师姓名、职称：孙晓艳研究员学院：人工智能学院提交日期：2018年6月ResearchforCla

2、ssificationMethodofComplexRadarSignalsBasedonNeuralNetworkAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByWenQianSupervisor:WuXiaolinTitle:ProfessorJune2018摘要摘要雷达信号分选是对侦查机中接

3、收到的交叠脉冲流信号进行分离，将属于同一脉冲辐射源的雷达信号识别出来，以便后续的信号处理和目标识别，信号分选是电子侦查系统中关键的一步。随着辐射源信号调制模式及侦查设备的发展，雷达信号分选技术也在日益革新。传统的雷达信号分选主要基于脉间特征的脉冲描述字（PDW）进行，使用载频、脉冲到达角等参数进行预分选，然后使用脉冲重复间隔（PRI）实现脉冲流的去交错来完成主分选。传统方法在实际工程中具有广泛的使用范围。由于信号调制方式的多样化、电磁环境日益密集且复杂，脉间特征的分选方式已无法满足现代雷达信号的分选需求，人们开始

4、研究信号的脉内特征以及基于脉内特征的新分选方法。本文研究的对象是复杂调制信号，包括LFM信号、SLFM信号、FMCW信号、Costas跳频信号、Barker码信号和Frank码调相信号，展开了对以上类型脉冲雷达信号的分选技术的研究，研究内容如下：1、学习了基于脉间特征的经典分选方法，包括累积差值直方图（CDIF）算法、序列差值直方图（SDIF）算法和PRI变换法，分析了它们的分选效果和适用范围，仿真结果表明CDIF算法和SDIF算法适用于固定脉冲重复间隔的信号，修正后的PRI变换算法则对抖动和部分脉冲丢失的信号分

5、选效果良好，具有更好的鲁棒性。2、研究了两种信号脉内特征的提取方法：基于小波变换的时频特征提取方法和基于高阶累积量的双谱切片特征提取方法。由小波变换得到的时频特征物理意义明确，但容易放大频率跳变信号在脊线上的偏差。双谱切片特征继承了双谱矩阵对高斯噪声良好的抑制作用，并且明显降低了特征的分选难度，结合后续分类算法能有效实现对复杂调制信号的分选。3、设计了基于全连接神经网络和深度置信网络的特征分类算法，将复杂调制信号的双谱切片特征作为网络输入，利用网络的分类功能实现雷达信号的分选。结果表明两种网络都能较好的实现复杂信

6、号的分选，其中深度置信网络在训练过程中能更快收敛，在信号的信噪比不小于为-5dB时，具有80%以上的分选正确率；全连接神经网络则在信噪比值较低时分类正确率更高，-5dB时可以获得91%以上的正确率。关键词：雷达信号分选，脉间特征，脉内特征，神经网络，深度学习IABSTRACTABSTRACTRadarsignalsortingisaveryimportantprocessintheelectronicdetectionsystem,whichcontainstheseparationoftheoverlappin

7、gpulsestreamsignalsreceivedinthereconnaissanceplane,andtherecognizationofradarsignalsbelongstothesamepulsedradiationsource.Thetechnologyofradarsignalsortingisincreasinglyinnovatingwiththedevelopmentofthemodulationmodeofradiationsourcesignalsandinvestigationeq

8、uipment.Thetraditionalmethodsofradarsignalsortingaremainlybasedonthepulsedescriptionword(PDW)ofthepulsefeature.Thecarrierfrequency,pulsearrivalangleandotherparametersareusedforpresorting,