【摘 要】
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随着科技水平的提高,雷达系统在现代电子战中发挥越来越重要的作用。雷达有源干扰可以有效的干扰雷达系统的正常工作,因此,雷达系统不可避免的需要具备自动识别干扰信号的能力,从而才能根据干扰信号的类型选取合适的抗干扰手段。近年来,深度学习受到了广泛关注,其中AlexNet模型在图像处理、模式识别等相关领域中取得了许多成就。基于深度学习中AlexNet模型在图像识别上的成功,本文提出了一种采用时频分析方法和
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随着科技水平的提高,雷达系统在现代电子战中发挥越来越重要的作用。雷达有源干扰可以有效的干扰雷达系统的正常工作,因此,雷达系统不可避免的需要具备自动识别干扰信号的能力,从而才能根据干扰信号的类型选取合适的抗干扰手段。近年来,深度学习受到了广泛关注,其中AlexNet模型在图像处理、模式识别等相关领域中取得了许多成就。基于深度学习中AlexNet模型在图像识别上的成功,本文提出了一种采用时频分析方法和AlexNet迁移深度学习相结合的雷达干扰信号识别方法,并在低干噪比下对其进行改进。1、对常见的雷达有源干扰信号进行了建模仿真,并分析其原理。然后对基于决策树和BP神经网络的干扰识别算法进行简要介绍,并分析了各自的优缺点。2、对几种时频分析方法进行仿真,通过分析与对比其仿真结果,选择CWD变换对雷达有源干扰信号进行时频分析,生成了7种雷达有源干扰的CWD时频图像。3、在MATLAB平台中完整实现了基于AlexNet迁移深度学习的干扰识别算法,其中包括数据集的生成以及网络训练参数的确定,然后重点分析了干扰在不同干噪比下的情况。仿真结果表明,AlexNet模型针对雷达有源干扰信号在全干噪比（-10d B～20d B）下识别率可达98.7%,在低干噪比下识别率较低。4、提出了改进型AlexNet模型,其采用Swish-Re LU6激活函数,Adam优化器,并调整了其网络结构,并与原始AlexNet模型在低干噪比的识别率进行对比。仿真结果表明,针对雷达有源干扰,改进型AlexNet模型在低干噪比（-10d B～0d B）下的识别率更高,干噪比在-10d B下干扰的整体识别率达95.7%,提高了5.5%。
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