基于多节点策略的雷达智能干扰调制类型识别技术研究OA北大核心CSTPCD
A Study on Radar Intelligent Jamming Modulation Type Classification Based on Multi-node Strategy
采用认知雷达架构有助于实现雷达抗干扰技术的智能化程度提升.针对认知抗干扰技术领域中雷达对电磁干扰环境的感知问题,文中提出了一种基于深度学习的多节点干扰调制类型识别方法.该方法针对雷达信号处理的不同节点,如数字波束形成、自适应副瓣对消、脉冲压缩前后以及动目标检测之后,采用多个节点的时频平面和距离多普勒平面作为干扰信号的联合特征提取对象,建立了基于深度学习的多节点干扰识别策略模型,以提高多种干扰场景下的干扰识别正确率.为了提升干扰特征的提取能力和网络…查看全部>>
The cognitive radar architecture contributes to enhancing the intelligence of radar anti-jamming technology.Addressing the issue of radar perception of electromagnetic interference in the field of cognitive anti-jamming technology,a multi-node jamming modulation type recognition method based on deep learning is proposed.This method targets various nodes in radar signal process-ing,such as digital beamforming,adaptive sidelobe cancellation,before and after pu…查看全部>>
王峰;吴汉峰;庞春阳
河海大学 信息科学与工程学院,江苏 南京 211100河海大学 信息科学与工程学院,江苏 南京 211100河海大学 信息科学与工程学院,江苏 南京 211100
电子信息工程
认知雷达卷积神经网络残差网络干扰调制类型分类
multi-node strategyconvolutional neural networkResNetjamming modulation type classification
《现代雷达》 2024 (6)
1-8,8
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