基于深度学习的雷达干扰信号识别方法研究
发布时间：2021-12-23 08:03
随着电子信息技术的发展,现代战争逐渐演变成以电子战为主体的高科技战争。其中,雷达作为电子战的重要组成成分,是获取复杂战场信息的关键。为了阻碍敌方雷达获取我方的重要信息,雷达干扰技术和干扰设备应运而生。因此,为了保证雷达在战场中充分发挥其功能,对雷达的抗干扰性能提出了更高的要求。雷达干扰信号准确识别作为雷达抗干扰流程的第一步,对于雷达的生存至关重要。本论文针对传统雷达干扰信号识别方法所存在的不足,探究基于深度学习方法在雷达干扰信号识别领域的有效性。作为深度学习的重要组成成分,基于卷积神经网络的方法在提取鉴别性特征与精确识别领域表现出一定的能力。为了充分发挥深度学习的潜能,本论文提出了基于卷积神经网络的雷达干扰信号识别方法,并在12类典型的雷达干扰信号上进行了实验验证。论文的主要研究内容包括以下几方面:首先,深入地研究深度卷积神经网络的理论以及模型设计过程,并根据雷达干扰信号的特点,提出了基于一维卷积神经网络的雷达干扰信号识别模型。此外,为了进一步提升识别模型的泛化能力,本文提出了软标签平滑的方法,并将其应用到识别模型的设计过程,与其他典型的雷达干扰信号识别方法相比,在本文的雷达干扰数据集...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文整体研究方案框图
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-12-图2-1雷达干扰时域数据集2.3雷达干扰信号经典识别方法研究首先，本部分先介绍一下本课题中常见的雷达干扰信号典型参数设置以及相关的雷达干扰信号，重点从典型的压制式、欺骗式干扰，复合干扰进行介绍，并将本课题的雷达干扰时域波形图进行展示。其次重点介绍传统的雷达干扰信号的特征参数提取以及常见的分类器介绍，分类器部分，本文主要从决策树与支持向量机进行详细介绍。首先本课题的雷达目标信号是线性调频脉冲：()22exptBTstrectjtTTπ=(2-1)其中，T=20为脉冲宽度，B=10MHz为带宽，采样率fs为20MHz。接下来介绍本文的压制式干扰，其原理是通过发射雷达干扰信号，使得目标信号被覆盖。其中，本文的压制式干扰类型主要是噪声干扰，其根据干扰信号的中心频率jf和干扰信号带宽jf相对于雷达发射信号的中心频率sf和发射信号带宽rf的关系可以分为瞄准式干扰、阻塞式干扰及扫频式干扰。本课题的噪声干扰主要由噪声调幅干扰与噪声调频干扰产生。噪声调幅的数学表达式为：()(())()0cos2njjJtU=+Utπft+(2-2)其中，()nUt为调制噪声，满足零均值,取值为()0U,+∞广义平稳随机过程。0U是直流偏置，jf是噪声调幅信号的中心频率。
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-14-目前，组合干扰常常是针对多种体制雷达所常用的手段，通过多种干扰信号的有机组合来实现压制式和欺骗式的效果，相比较于单一的雷达干扰类型，复合干扰所取得的干扰效果要更好。本课题主要考虑加性复合干扰。课题中所有的干扰信号均对雷达目标信号起到压制性和欺骗性效果。关于本课题中的主要雷达干扰信号仿真参数是根据典型雷达干扰参数设置，其仿真参数如表2-1所示。其时域波形图如图2-2所示。图2-2雷达干扰信号时域波形图
【参考文献】：
期刊论文
[1]雷达干扰模式识别技术综述[J]. 朱清祎,尚朝轩,董健. 飞航导弹. 2018(08)
[2]多源数据融合算法综述[J]. 祁友杰,王琦. 航天电子对抗. 2017(06)
[3]Mathematic principle of active jamming against wideband LFM radar[J]. Shixian Gong,Xizhang Wei,Xiang Li,Yongshun Ling. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2015(01)
[4]信息融合技术综述[J]. 韩增奇,于俊杰,李宁霞,王朝阳. 情报杂志. 2010(S1)
硕士论文
[1]基于深度学习的信息融合方法研究[D]. 赵彦东.哈尔滨工程大学 2017
[2]雷达有源欺骗干扰多维特征提取与识别技术研究[D]. 檀鹏超.电子科技大学 2016
[3]雷达干扰分类判别方法研究[D]. 鲍大祥.西安电子科技大学 2015
本文编号：3548108
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文整体研究方案框图
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-12-图2-1雷达干扰时域数据集2.3雷达干扰信号经典识别方法研究首先，本部分先介绍一下本课题中常见的雷达干扰信号典型参数设置以及相关的雷达干扰信号，重点从典型的压制式、欺骗式干扰，复合干扰进行介绍，并将本课题的雷达干扰时域波形图进行展示。其次重点介绍传统的雷达干扰信号的特征参数提取以及常见的分类器介绍，分类器部分，本文主要从决策树与支持向量机进行详细介绍。首先本课题的雷达目标信号是线性调频脉冲：()22exptBTstrectjtTTπ=(2-1)其中，T=20为脉冲宽度，B=10MHz为带宽，采样率fs为20MHz。接下来介绍本文的压制式干扰，其原理是通过发射雷达干扰信号，使得目标信号被覆盖。其中，本文的压制式干扰类型主要是噪声干扰，其根据干扰信号的中心频率jf和干扰信号带宽jf相对于雷达发射信号的中心频率sf和发射信号带宽rf的关系可以分为瞄准式干扰、阻塞式干扰及扫频式干扰。本课题的噪声干扰主要由噪声调幅干扰与噪声调频干扰产生。噪声调幅的数学表达式为：()(())()0cos2njjJtU=+Utπft+(2-2)其中，()nUt为调制噪声，满足零均值,取值为()0U,+∞广义平稳随机过程。0U是直流偏置，jf是噪声调幅信号的中心频率。
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-14-目前，组合干扰常常是针对多种体制雷达所常用的手段，通过多种干扰信号的有机组合来实现压制式和欺骗式的效果，相比较于单一的雷达干扰类型，复合干扰所取得的干扰效果要更好。本课题主要考虑加性复合干扰。课题中所有的干扰信号均对雷达目标信号起到压制性和欺骗性效果。关于本课题中的主要雷达干扰信号仿真参数是根据典型雷达干扰参数设置，其仿真参数如表2-1所示。其时域波形图如图2-2所示。图2-2雷达干扰信号时域波形图
【参考文献】：
期刊论文
[1]雷达干扰模式识别技术综述[J]. 朱清祎,尚朝轩,董健. 飞航导弹. 2018(08)
[2]多源数据融合算法综述[J]. 祁友杰,王琦. 航天电子对抗. 2017(06)
[3]Mathematic principle of active jamming against wideband LFM radar[J]. Shixian Gong,Xizhang Wei,Xiang Li,Yongshun Ling. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2015(01)
[4]信息融合技术综述[J]. 韩增奇,于俊杰,李宁霞,王朝阳. 情报杂志. 2010(S1)
硕士论文
[1]基于深度学习的信息融合方法研究[D]. 赵彦东.哈尔滨工程大学 2017
[2]雷达有源欺骗干扰多维特征提取与识别技术研究[D]. 檀鹏超.电子科技大学 2016
[3]雷达干扰分类判别方法研究[D]. 鲍大祥.西安电子科技大学 2015
本文编号：3548108
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