低信噪比下基于分裂EfficientNet网络的雷达信号调制方式识别
文档名：低信噪比下基于分裂EfficientNet网络的雷达信号调制方式识别
摘要：针对低信噪比条件下复杂多类雷达信号调制方式识别率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和深度学习的雷达信号调制方式识别方法.利用CTFD(CohenclassTime-FrequencyDistribution)时频分析将信号时域波形变换为二维时频图像,更清晰地表征信号特征;采用灰度化和双三次插值运算等方法对时频图预处理,实现图像通道数和尺寸的减少,以降低深度学习模型数据输入量;进一步调整输入输出通道数构建小型EfficientNet网络,再由多个小型网络并行处理构建分裂网络EfficientNet-B0-Split3,将时频图像输入网络实现雷达信号调制方式识别.实验结果表明,在信噪比为?8dB时,新方法对17类不同调制方式的雷达信号整体识别率可达97.1％,相对于扩张残差网络提高约2.4个百分点;在信噪比为?10dB时,识别率可达92.1％,相对于EfficientNet提高约0.7个百分点,提升了低信噪比条件下复杂多类雷达信号调制方式识别率.
作者：李钦刘伟牛朝阳宝音图惠周勃Author：LIQinLIUWeiNIUChao-yangBAOYin-tuHUIZhou-bo
作者单位：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,河南郑州450001
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(3)
分类号：TN971
关键词：雷达信号调制识别时频分析深度学习分裂EfficientNet
机标分类号：TP391.4TN957S
在线出版日期：2023年5月6日
基金项目：低信噪比下基于分裂EfficientNet网络的雷达信号调制方式识别[
期刊论文]电子学报--2023, 51(3)李钦刘伟牛朝阳宝音图惠周勃针对低信噪比条件下复杂多类雷达信号调制方式识别率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和深度学习的雷达信号调制方式识别方法.利用CTFD(CohenclassTime-FrequencyDistribution)时频分析将信号时域波形变换为二维...参考文献和引证文献
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