半监督条件下基于朴素贝叶斯和Choi-Williams时频分布能量积累的雷达信号识别

针对非合作电子侦察雷达信号识别中先验信息残缺的问题,该文提出一种基于Choi-Williams时频分布(CWD)的改进半监督朴素贝叶斯的识别算法(ISNB)。首先对CWD进行降噪预处理,然后通过计算降噪后CWD不同时间下各频率采样值的积累量,从而得到CWD的能量积累量这一新特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,通过在无标签样本集生成的置信度列表中选取置信度高的样本添加到有标签样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数进行改进,进而构建改进的SNB分类器,有效解决了传统SNB算法分类精度低且分类性能不稳定的缺点。理论分析和仿真结果表明,所提方法相比于传统SNB算法均提高了3%左右;在相同信噪比下,相比于传统的主成分分析加支持向量机法,该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。     

半监督条件下基于朴素贝叶斯和Choi-Williams时频分布能量积累的雷达信号识别

针对非合作电子侦察雷达信号识别中先验信息残缺的问题,该文提出一种基于Choi-Williams时频分布(CWD)的改进半监督朴素贝叶斯的识别算法(ISNB).首先对CWD进行降噪预处理,然后通过计算降噪后CWD不同时间下各频率采样值的积累量,从而得到CWD的能量积累量这一新特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,通过在无标签样本集生成的置信度列表中选取置信度高的样本添加到有标签样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数进行改进,进而构建改进的SNB分类器,有效解决了传统SNB算法分类精度低且分类性能不稳定的缺点.理论分析和仿真结果表明,所提方法相比于传统SNB算法均提高了3％左右;在相同信噪比下,相比于传统的主成分分析加支持向量机法,该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能.     

一种基于半监督学习的窄带雷达目标识别系统

半监督学习算法利用少量的标注样本与大量的未标注样本进行模式识别问题中的样本分布探索。针对常规雷达目标识别系统中,样本难以准确标注、模板库建立复杂以及建立过程漫长的问题,采用半监督学习算法以减少模板库的建设代价,并启用多核学习来进行目标特征的自动选择。基于窄带飞机目标分类识别的数据分析表明,与基于监督学习算法的常规识别系统相比,所提的目标识别系统能够获得更高的分类准确率。     

小样本条件下基于数据增强和WACGAN的雷达目标识别算法

目前小样本条件下高分辨距离像雷达目标识别算法存在识别率较低、识别率稳定度较差等问题,对此,本文提出了基于数据增强和加权辅助分类生成对抗网络（Weighted Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks,WACGAN）的雷达目标识别算法.该算法首先根据雷达目标散射特性,通过时间镜像数据增强方法扩充数据集,然后将扩充数据集输入WACGAN,通过自动选择高质量的生成样本,使判别器在标签样本监督学习的基础上得到进一步优化,最后直接利用判别器实现对雷达目标的有效识别.仿真实验结果表明,本文算法在不增加识别时间的基础上,有效提高了小样本条件下对雷达目标的识别率和识别稳定度.     

一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法

针对时变信号模式分类和未标记样本信息的有效利用问题,提出了一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法.根据获得的已标记和未标记的过程函数样本信号,分别构建基于竞争学习规则和有教师示教方法的自组织过程神经网络模型,利用该网络的自组织特性,实现动态样本的分类标识.文中分析了算法的信息处理机制,给出了具体的实现步骤....     

一种基于伪标签的半监督少样本学习模型

如何将带有大量标记数据的源域知识模型迁移至带有少量标记数据的目标域是少样本学习研究领域的热点问题.针对现有的少样本学习算法在源域数据与目标域数据的特征分布差异较大时存在的泛化能力较弱的问题,提出一种基于伪标签的半监督少样本学习模型FSLSS（Few-Shot Learning based on Semi-Supervised）.首先,利用pytorch深度学习框架建立一个关系型深度学习网络,并使用源域数据对网络进行预训练;然后,使用此网络对目标域数据进行分类预测,将分类概率最大的类标签作为数据的伪标签;最后,利用目标域的伪标签数据和源域的真实标签数据对网络进行混合训练,并重复伪标签标记与混合训练过程.实验结果表明,相对于现有主流少样本学习算法,FSLSS模型有更好的泛化能力及知识迁移效果.     

一种稀缺样本条件下的雷达信号识别方法

针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题，基于战场环境下雷达信号采集困难、 样本稀少的特点，以及相控阵雷达信号的特征，提出一种稀缺样本条件下基于迁移学习的雷达信号识别算法及其优化方法。该方法在识别稀缺样本目标时，训练时常短、识别准确度高，在-10 dB 条件下，对四种雷达信号进行识别，识别准确率可达 85.3%。     

主动学习半监督聚类入侵检测算法

针对聚类的入侵检测算法误报率高的问题,提出一种主动学习半监督聚类入侵检测算法.在半监督聚类过程中应用主动学习策略,主动查询网络中未标记数据与标记数据的约束关系,利用少量的标记数据生成正确的样本模型来指导大量的未标记数据聚类,对聚类后仍未能标记的数据采用改进的K-近邻法进一步确定未标记数据的类型,实现对新攻击类型的检测.实验结果表明了算法的可行性及有效性.     

基于元学习的畸变雷达电磁信号识别

畸变雷达电磁信号会严重影响雷达侦察装备的探测性能.如何有效地识别畸变信号类型对侦察系统的精确感知具有重要现实意义.针对畸变雷达信号往往存在样本稀缺的问题,该文提出一种基于模型无关元学习的残差网络(MAML-ResNet).算法首先利用正常雷达信号样本训练元学习器,然后在畸变信号样本进行精调,最后在仅有少量畸变信号样本下...     

基于半监督矩形网络的通信电台个体识别

通信电台信号的小样本条件造成了电台个体识别准确性欠佳的问题,本文首次提出基于半监督矩形网络进行通信电台个体识别,克服小样本条件对电台个体识别效果的影响.首先提取电台信号的矩形积分双谱特征,人为注入噪声构成污染样本,在半监督矩形网络编码器中有监督训练,其训练结果通过网络径向连接传给解码器,解码器再无监督学习,重构未污染的原始样本,从网络顶层提取电台个体特征,输入softmax分类器实现分类识别.在实际采集的电台数据集上的实验结果说明,本算法在小样本条件下相比现有算法能更准确识别同型号的电台个体.     

融合注意力机制的雷达欺骗干扰域适应识别方法

针对目前雷达欺骗干扰识别中常规特征识别方法应用受限和训练高性能深度学习模型需要的大量标注样本难以高效获取的问题,该文提出一种基于对抗域适应网络的雷达欺骗干扰识别方法,以改善标签限制;并融合注意力机制残差模块进一步提升识别精度。首先,对雷达接收信号进行时频变换后,应用基于对抗网络思想的域适应技术实现从标注源域样本到未标注目标域样本的迁移识别。其次,通过所设计的空间通道注意力残差模块使网络训练聚焦于时频图全局空间特征和高响应通道,以忽略时频图像中可迁移性低的区域抑制负迁移的产生。在不同源域与目标域雷达欺骗干扰数据集上的实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于时频图像和高次频谱特征的雷达信号识别

针对低信噪比下雷达信号识别准确率较低的问题,提出了一种基于时频图像和高次频谱特征联合的雷达信号识别算法。该算法首先对信号采用Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution,CWD)变换获取时频图像,接着对时频图预处理并用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取纹理特征;然后利用对称Holder系数提取信号的高次频谱特征;再将纹理特征和高次频谱特征构成一组联合特征向量,最后通过支持向量机(support vector machine,SVM)实现雷达信号的分类识别。通过对8种典型雷达信号进行实验,结果表明本算法在信噪比为-8 dB时,不同信号的识别准确率能达到90%以上。     

一种改进的局部保持投影高光谱特征提取算法

局部保持投影算法仅能保持近邻样本的局部结构,无法保证提取的特征有利于后续分类识别。为此,提出一种半监督保持投影特征提取算法。SPP算法能够利用标记样本所携带的类别信息来约束未标记样本,从而提高样本的可分性;同时,还在目标函数中加入一正则项,避免了因矩阵奇异导致算法无法求解的问题。利用实际高光谱数据进行对比实验,结果表明,用SPP算法进行特征提取后的分类精度较LPP算法有显著提升,验证了它的有效性。     

基于半监督联合神经网络的调制识别算法

针对基于有监督学习通信信号分类算法需要大量有标签训练样本,而在实际场合大多无法满足数量要求的问题,提出利用数据驱动模型的半监督学习方法,通过对比预测编码无监督算法预训练和有监督学习相结合,利用LSTM (long short term memory)和ResNet (residual network)联合神经网络实现小样本自动提取特征,提高小样本条件下信号识别准确率。在真实通信调制信号集上实验表明,半监督联合神经网络结构较以往方法,识别准确率提升3%-20%,小样本条件下性能提高60%,同时在低信噪比条件下识别能力突出,0dB时对11种调制信号平均识别正确率达到92%,具有明显优势。      

基于扩张残差网络的雷达辐射源信号识别

针对低信噪比条件下,复杂多类雷达辐射源信号识别存在特征提取困难,识别正确率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和扩张残差网络的辐射源信号自动识别方法.首先通过时频分析将信号时域波形转换成二维时频图像以反映信号本质特征;然后进行时频图像预处理以保留时频图像完备信息,适应深度学习模型输入;最后构建扩张残差网络以自动提取信号时频图像特征,实现雷达辐射源信号分类识别.实验结果表明,信噪比为-6dB时,该方法对16类雷达辐射源信号的整体识别正确率能够达到98.2%,对时频图像特征相似的类LFM（Linear Frequency Modulation）信号的整体识别正确率超过95%.本文提供了一种新的雷达辐射源信号智能识别方法,具有较好的工程应用前景.     

基于栈式稀疏自编码器的低信噪比下低截获概率雷达信号调制类型识别

针对低截获概率(LPI)雷达信号识别率低且特征提取困难的问题,该文提出一种基于Choi-Williams分布(CWD)和栈式稀疏自编码器(sSAE)的自动分类识别系统。该系统从反映信号本质特征的时频图像入手,首先对LPI雷达信号进行CWD时频分析,获取2维时频图像;然后对得到的时频原始图像进行预处理,并把预处理后的图像送入多层稀疏自编码器(SAE)进行离线训练;最后把SAE自动提取的特征输入softmax分类器,实现雷达信号的在线分类识别。仿真结果表明,信噪比为时,该系统对8种LPI雷达信号(LFM, BPSK, Costas, Frank和T1~T4)的整体平均识别率达到96.4%,在低信噪比条件下明显优于人工设计提取信号特征的识别方法。     

基于改进TSVM的通信辐射源个体识别

为了解决通信辐射源个体中标签获取难问题,引入半监督机器学习理论,提出了一种基于预测置信度进行迭代的半监督学习算法(Improved Transductive Support Vector Machine Iterative Algorithm Based on the Confidence of Prediction,CP-TSVM)。该方法在TSVM算法的基础上,充分利用无标签样本,根据预测结果置信度进行迭代,能够大幅度减少分类器的运算量。计算机仿真表明,在有标签样本数目占总样本2%的情况下,CP-TSVM较TSVM算法在保证识别准确率的同时,模型训练时间缩短近60 s。     

基于FMCW雷达的多维参数手势识别算法

该文提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达多维参数的卷积神经网络手势识别方法。通过对雷达信号进行时频分析,估计手势目标的距离、多普勒和角度参数,构建出手势动作的多维参数数据集。同时,为了进行手势特征提取和精确分类,提出多分支网络结构和高维特征融合的方案,设计出具有端到端结构的RDA-T多维参数卷积神经网络。实验结果表明,结合手势动作的距离、多普勒和角度信息进行多维参数学习,所提方法有效解决了单维参数手势识别方法中手势描述信息量低的问题,且手势识别准确率相较于单参数方法提高了5%～8%。     

基于自注意力特征融合的半监督生成对抗网络用于SAR目标识别

与具有大量标注数据的光学图像相比,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像缺乏足够的标记样本,限制了监督学习的SAR目标识别算法的性能.而无监督识别方法又难以满足实际需求,因此本文提出了基于自注意力特征融合的半监督生成对抗网路.首先,在构建生成器和判别器时引入自注意力层,克服卷积算子...     

利用生成对抗网络的时频图像去噪和增强处理

针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题,提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法。首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对数据集1进行学习之后生成新的数据集2,数据集2相对于数据集1拥有着去噪和增强的效果;最后提取时频图像奇异值特征检验生成的数据集2的有效性。对6种常见的雷达信号的时频图像进行了仿真实验,结果证明了该方法在时频图像去噪和增加样本多样性方面是有效的。