一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法

一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法摘要：隨著雷達技術(shù)的不斷發(fā)展，雷達系統(tǒng)在軍事和民用領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛。然而，干擾問題一直是雷達系統(tǒng)中的一個難題。為此，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法在雷達系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。本文介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法的工作原理、實現(xiàn)步驟和實驗結(jié)果，并對其未來研究發(fā)展進行了展望。關(guān)鍵詞：雷達干擾識別、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、特征提取、分類器1.引言雷達技術(shù)一直以來都是國防和民用領(lǐng)域特別重要的研究領(lǐng)域。但是在實際應(yīng)用中，雷達經(jīng)常會遭到各種各樣的干擾，如天氣、雷電、電子干擾等，這都會對雷達的性能產(chǎn)生負面影響。為了有效地應(yīng)對上述問題，科學(xué)家們通過不斷研究和探索，提出了各種雷達干擾識別算法，其中基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法比較常見。本文的主要目的是探究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法的原理、應(yīng)用和發(fā)展趨勢。2.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法原理雷達干擾識別算法的核心在于待識別干擾信號與已知正常信號之間的差別特征提取。傳統(tǒng)方法一般使用時域、頻域和小波變換等方式進行特征提取，但是這種方式效果較差，且容易出現(xiàn)誤判?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法可以通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，自動提取信號的差別特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下特點：（1）局部連接。每個神經(jīng)元只和局部的神經(jīng)元相連，且該局部神經(jīng)元數(shù)量由指定卷積核的大小決定。（2）權(quán)重共享。在同一個卷積核中，每個神經(jīng)元具有相同的權(quán)重，可以大大減少網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)，縮短網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間。（3）池化層。這一層可以減少網(wǎng)絡(luò)的計算量，提取信號的空間特征。常用的池化方式包括最大池化和平均池化。通過這三個特性，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地提取信號的局部特征，并通過多次卷積和池化操作，得到更高層次的特征表達，便于分類器進行分類。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理為了得到更高的識別率，首先需要進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。對于雷達信號，通常需要將原始信號進行去除基線漂移、歸一化等預(yù)處理。去除基線漂移可以減少道路和運動的影響，歸一化可以將所有信號的值限定在一定范圍內(nèi)，方便網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)。4.特征提取在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，第一層是卷積層。卷積核的大小和數(shù)量可以根據(jù)需要進行設(shè)置。對于雷達信號，可以先進行一層一維卷積操作，提取時域特征；然后再進行一層二維卷積操作，提取頻域特征。卷積操作之后，可以使用ReLU等激活函數(shù)進行非線性激活，增加網(wǎng)絡(luò)的表達能力；接著可以使用池化層，減少計算量，提高網(wǎng)絡(luò)的效率。5.分類器設(shè)計分類器是整個算法中最關(guān)鍵的部分，其作用是將提取的特征進行分類。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常將幾個卷積層和池化層組合起來，形成一個特征提取模塊，最后連接一個全連接層，輸出預(yù)測結(jié)果。因此，需要設(shè)置適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。6.實驗結(jié)果為了驗證基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法的有效性，本文進行了一些實驗。數(shù)據(jù)集是來自雷達系統(tǒng)采集的實際數(shù)據(jù)，包含正常信號和不同類型的干擾信號。其中，正常信號的數(shù)量為10000，干擾信號的數(shù)量為2000，共分為4類。實驗采用了Python編程語言和Keras深度學(xué)習(xí)框架，訓(xùn)練了一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器。該網(wǎng)絡(luò)采用的是兩層一維卷積層、兩層二維卷積層和兩層全連接層，采用softmax作為激活函數(shù)。實驗結(jié)果表明，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法具有很好的分類效果。實驗中，訓(xùn)練集時的準確率達到了98%，測試集時的準確率達到了95%。7.總結(jié)與未來展望本文主要介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達干擾識別算法，并進行了相應(yīng)的實驗。實驗結(jié)果表明，該算法具有很好的分類效果，可以有效地識別不同類型的干擾信號。然而，該算法仍然存在