基于深度置信網(wǎng)的雷達(dá)輻射源認(rèn)知方法研究.pdf

1、雷達(dá)輻射源認(rèn)知是電子偵察系統(tǒng)的重要內(nèi)容，通過對截獲的脈沖信號進(jìn)行特征分析來獲取輻射源的工作參數(shù)等信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對輻射源的調(diào)制特性、參數(shù)范圍、工作性能等的認(rèn)知。電子偵察面對的是較寬的電磁頻譜，目前復(fù)雜體制雷達(dá)大量涌現(xiàn)，電子對抗技術(shù)不斷更新，信號環(huán)境日趨惡化。輻射源工作參數(shù)的改變、脈沖的丟失、信號的畸變、噪聲的污染、干擾源的混疊等都增加了信號的不確定性，使輻射源認(rèn)知的難度劇烈增加。本文將深度學(xué)習(xí)和模糊理論的方法應(yīng)用到輻射源認(rèn)知處理中，有效地

2、提高了已知輻射源的正確識別率，并且實(shí)現(xiàn)了對未知輻射源的認(rèn)知。研究結(jié)果對于提高電子系統(tǒng)情報(bào)保障水平、服務(wù)指揮決策均具有十分重要的意義。
　　從電子偵察系統(tǒng)的工作原理及所處的認(rèn)知環(huán)境出發(fā)，首先針對系統(tǒng)獲取的雷達(dá)輻射源信號脈間參數(shù)研究了常見的調(diào)制方式和變化范圍，分析了信號環(huán)境中影響輻射源認(rèn)知的主要因素。進(jìn)而以雷達(dá)脈沖重復(fù)間隔（PRI）參數(shù)為例，提出了對信號脈間參數(shù)的多特征提取方法，新定義了PRI序列常規(guī)變化值和PRI一階差分極性擬合相似

3、度兩個特征量，并建立了基于多特征決策樹的識別方法。仿真實(shí)驗(yàn)證明該方法在測量誤差較大及丟失脈沖數(shù)較多的情況下仍然具有較好的輻射源識別效果，魯棒性較強(qiáng)。構(gòu)造的七分量特征集為后面的輻射源認(rèn)知研究奠定了良好的基礎(chǔ)。
　　然后引入深度置信網(wǎng)及Softmax分類器，構(gòu)造了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于輻射源認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)對已知輻射源的識別。研究了算法模型、快速學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練方法，分析了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對結(jié)果的影響。該方法有效地克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易收斂到局部最優(yōu)的