基于改进EfficientNet的雷达信号调制方式识别

针对在复杂电磁环境下的雷达辐射源信号识别中传统方法失效,深度学习算法存在低信噪比下识别效果差、网络复杂参数多的问题,提出一种改进EfficientNet模型对雷达辐射源信号进行识别。首先引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)改进网络,提高网络对通道和空间特征的提取能力;结合h-Swish和ReLU两种激活函数进一步改进网络在保持网络精度的情况下加快网络训练;对样本进行标签平滑,对9种不同调制信号的时频图像做CutMix数据增强后输入网络,增强模型的泛化能力。通过实验分析,改进后的模型在信噪比为-10 dB的情况下对9种调制信号的综合识别率达到了94.24%,验证了该方法能够在低信噪比条件下有效识别雷达辐射源信号。     

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.     

采用差分星座图的SDR设备射频指纹识别

差分星座图(Differential Constellation Trace Figure,DCTF)在射频指纹(Radio Frequency Fingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊。为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经网络模型,即DCTF-Res2Net模型。该模型在网络提取特征时加入注意力模块来提高DCTF的识别精度,并将标签平滑损失函数与网络模型结合,有效缓解了DCTF中的离群点对网络模型的干扰。在实验中,根据不同的传输方式和传输场景构建了完备的DCTF的数据集,并用DCTF-Res2Net模型对其进行分类。实验结果表明,在信噪比为5 dB的情况下,与传统的残差网络相比,所提出的DCTF-Res2Net模型可以达到更高的识别精度。     

基于Att-BiLSTM的雷达信号调制方式识别

识别雷达信号的调制方式有助于分析雷达的工作模式和目的,为及时采取恰当的应对措施提供依据。长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)深度学习模型在基于特征的调制方式识别领域中有着广泛应用,但LSTM模型的时间性能会随着输入数据规模的增大而下降。针对以上问题,文中提出了一种基于注意力机制的双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）的雷达信号调制方式识别算法。该算法通过BiLSTM提取信号原始数据的特征,再使用注意力机制为学习到的特征分配相应权重,最后由分类器根据学习到的特征输出分类结果。使用Python框架构建基于注意力机制的BiLSTM网络模型,以雷达辐射源信号特征仿真数据作为网络的输入和训练基础,实现对辐射源的调制方式的识别。结果表明,该模型在识别雷达信号的调制方式方面具有良好的效果。     

一种雷达辐射源智能个体识别的方法

针对使用传统的卷积神经网络及低信噪比环境下雷达辐射源智能个体识别研究中识别性能不够的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和EfficientNet的雷达辐射源个体识别方法。首先对雷达信号进行短时傅里叶变换,提取时频特征,然后利用EfficientNet中多个MBconv模块对不同时频特征图像的叠加,挖掘出信号图像隐含的更加复杂和抽象的深层次时频特征,包括信号强度的分布、时频模式、周期性变化等,从而完成个体分类识别。EfficientNet可以同时改变网络深度、宽度、图像分辨率3个参数,解决了梯度消失、梯度爆炸等问题。实验结果表明,基于STFT和EfficientNet的雷达辐射源智能个体识别的方法,相比于传统卷积神经网络在低信噪比环境下具有更好的识别性能。     

基于多尺度残差网络和小波变换的LPI雷达信号识别

针对复杂战场电磁环境下的低截获概率（Low Probability of Intercept,LPI）雷达信号识别问题,提出了一种基于小波变换和多尺度残差网络的识别方法。首先利用离散小波变换提取LPI雷达信号的时频特征;然后利用多尺度残差网络的多层特征提取网络对输入信号进行深层自主学习,以获取原信号时频数据的分布式特征,从而实现对雷达信号的识别预测。在不同信噪比条件下对不同调制样式信号进行实验,证明了所提方法的可行性与有效性,以及较高的识别率和泛化能力。     

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。     

一种基于复数残差网络的通信辐射源个体识别方法

在复杂电磁环境的通信辐射源个体识别任务中,针对传统特征提取识别方法分类效果不佳和低信噪比环境下基于实数神经网络的方法识别准确率不高的问题,本文提出了一种基于复数残差网络的通信辐射源个体识别方法。将实际采集的I路和Q路电台数据组合成复数作为输入,根据电台数据集特点选取复数初始化方法、复数激活函数,以改进的复数残差块为基础构建复数残差网络,进一步调整和优化网络结构并运用到辐射源个体识别任务中。通过实验证明,相比于实数残差网络和人工特征提取方法,复数残差网络的性能更优,并且在低信噪比的条件下,基于复数残差网络的方法鲁棒性更强。      

基于最小二乘法的雷达辐射源精确识别指标权重确定方法

雷达辐射源精确识别技术通过提取辐射源个体的固有指纹特征,可以在低信噪比、电磁信号密集的复杂电磁环境中对辐射源个体进行准确、有效识别,被广泛应用于电子情报侦察中.但目前的指纹特征赋权主要依靠专家经验,缺乏客观性.运用最小二乘法优化模型,对提取的指纹特征权值进行了分析计算,提高了辐射源精确识别指标权重确定的准确性、科学性及使用价值.     

通道门控Res2Net卷积神经网络自动调制识别

针对低信噪比条件下自动调制识别准确率不高的问题,提出了通道门控Res2Net卷积神经网络自动调制识别模型。该模型主要由二维卷积神经(Two-dimensional Convolutional Neural Network, 2D-CNN)网络、多尺度残差网络(Residual 2-network, Res2Net)、压缩与激励网络(Squeeze-and-Excitation Network, SENet)和长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络组成,通过卷积从原始I/Q数据中提取多尺度特征,结合门控机制对特征通道进行权重调整,并利用LSTM对卷积所得特征进行序列建模,确保数据特征被有效挖掘,从而提升自动调制识别的准确率。在基准数据集RML2016.10a下的调制识别实验表明,所提模型在信噪比为12 dB时识别精度为92.68%,在信噪比2 dB以上时平均识别精度大于91%,较经典CLDNN模型、LSTM模型和同类型PET-CGDNN模型、CGDNet模型能取得更高的调制类型识别准确率。     

基于残差网络和注意力机制的步态识别算法

针对现有行人步态数据集样本较少、多特征融合复杂且识别精准度不高的问题,提出了一种基于残差网络和注意力机制的步态识别算法。首先对每种特征制作标签,然后将表示不同特征的标签做拼接,达到识别多特征的目的。通过迁移ResNet18的预训练模型,并在ResNet18网络第一个和最后一个卷积层后面加入注意力机制,能够加速网络的收敛,提升模型的精准率。〖JP3〗在CASIA-B数据集上进行多次实验,结果表明所提出方法能准确识别行人、状态和不同角度三种步态特征,识别的精准率为97.6%。     

基于BSResSKGRU的雷达信号调制样式识别

针对基于图像识别的雷达信号调制样式识别方法生成图像耗时长,收敛速度慢,且在低信噪比条件下识别准确率低的问题,提出了一种新的雷达信号调制样式识别模型。此模型将雷达信号时间序列经简单预处理后直接作为网络输入,避免了将信号转换为图像的复杂过程;网络能够自主提取雷达信号空间和时间两个方面特征,完善了特征提取的方式;同时,对网络结构进行了优化,并引入了选择性核网络,以获取特征在不同尺度上的重要信息。实验结果表明,此模型在低信噪比条件下具有较快的训练速度和较高的识别准确率。     

一种基于扩张残差网络的雷达信号识别方法

针对低信噪比(SNR)条件下雷达信号识别率低的问题,提出一种基于多时频图像融合和扩张残差网络的识别方法。首先,通过多种时频分析方法,将雷达信号变换为不同的时频图,并对这些时频图进行融合和处理。然后,构建一种新网络模型,将扩张残差网络与特征融合提取模块相结合,对10类雷达信号进行识别。仿真结果表明,当SNR为-6 dB时,所提方法对10类雷达信号整体识别准确率达到98.7%。     

基于多参数联合判决的雷达信号调制特征识别

根据雷达辐射源信号的不同特性,提取其非线性相位方差、瞬时频率统计直方图、瞬时频率方差和相像系数等特征量,对单载频、线性调频、非线性调频、频率编码和相位编码等常用雷达辐射源信号调制形式进行多参数联合判决.仿真结果表明,该算法在低信噪比下,仍能够自动准确地识别雷达信号脉内特征.     

基于视频预训练和注意力特征融合的行人重识别方法

行人重识别是跨摄像头追踪的关键环节之一,主流方法多采用ImageNet进行预训练,忽视了数据集的域间差异,且以结构庞大的多分支模型居多,模型复杂度较高。本文设计一种行人重识别方法,采用基于原始视频带噪声标签参与监督的方式进行预训练,减少域间差异以提升特征表达能力;以基于注意力的特征融合方式取代残差网络的跳接映射,增强网络的特征提取能力;在网络中嵌入坐标注意力机制,在低复杂度的情况下强化关键特征,抑制低贡献特征;采用随机擦除对输入数据做数据增强以提高泛化能力,联合分类损失、三元组损失和中心损失函数对网络进行监督训练。在公开数据集Market-1501和Duke-MTMC上完成了消融实验,与主流方法对比实验表明本方法在不需要复杂多分支逻辑结构的前提下,仍可达到较高的精度。     

基于对角切片特征提取和深度学习的辐射源识别

针对复杂电磁环境下辐射源识别率低的问题，提出基于对角切片特征和深度学习的辐射源识别算法。利用辐射源信号双谱的个体特性，提取信号双谱对角切片特征作为深度学习模型的输入数据，采用Softmax分类器进行辐射源识别。仿真实验利用两部同型辐射源进行测试，结果表明该算法能识别个体辐射源，在低信噪比条件下也能获得高的辐射源识别率；相比于其他识别算法，双谱对角切片特征有更鲁棒的分辨性。     

多径条件下的雷达辐射源个体识别方法

在实际场景中，接收机截获的雷达脉冲信号信噪比较低、多径干扰明显，从中提取的辐射源指纹特征存在畸变，给雷达辐射源个体识别带来严峻挑战.针对该问题，本文提出一种两阶段的信号处理方法.在第一阶段，以精确的脉冲对齐和迭代加权积累提高信号质量，解决低信噪比问题.在第二阶段，定义信号频谱相邻点前向商的绝对值为谱邻点商，并提取信号频谱主瓣和第一旁瓣对应的谱邻点商作为抗多径的指纹特征，解决多径干扰问题，同时利用Chirp-Z变换的局部精细化谱分析能力，进一步提高本文方法的计算精度和速度.仿真实验表明本文方法在脉冲对齐和克服多径干扰方面表现突出.实测数据实验对截获自15部同型号雷达的单频脉冲信号进行分类识别，获得超过97%的识别准确率，证明本文方法对多径条件下的雷达辐射源个体识别实际应用具有重要参考价值.     

多网络联合识别辐射源个体的优化方法

针对辐射源指纹特征间差异细微且受噪声干扰容易导致识别率下降的问题,提出了一种基于stacking方法集成多个异构网络识别结果的辐射源个体识别优化算法。利用不同网络结构在低信噪比条件下提取指纹特征的差异性,多个异构网络集成各自的预测结果能够提升对指纹特征的提取能力。同时为避免分类准确率提高造成模型规模过大,本文使用网络规模小且结构差异较大的EfficientNets系列异构网络作为基础网络。实验首先在高斯信道条件下验证了基础网络能够有效识别功率放大器杂散噪声,之后利用stacking等优化算法改进模型整体的性能。结果表明,本方法能够进一步利用信号指纹特征之间差异,与其他方法相比对辐射源个体有更高的识别率。      

基于通道注意力机制的视频人体行为识别

本文针对人体行为识别模型中鉴别能力有限的问题,同时避免双流中计算光流的较大时间成本,提出基于通道注意力机制和三维卷积时空注意力模型的行为识别方法。首先,该卷积网络模型使用ResNeXt残差模块,利用三维卷积核有效地提取视频帧时空特征。然后,在此基础上给每个残差模块增加通道注意力机制学习不同特征图的权重,进而形成基于通道域的注意力权重,增强网络结构对人体行为的表征能力。最后,在UCF-101和HMDB-51数据集上,通过交叉熵损失函数训练不同网络深度的行为分类模型。实验结果表明,该模型可以有效提取视频中的时空特征,并在人体行为识别任务中有着较高效率和优秀的准确度。     

导数约束平滑条件下基于模糊函数特征的雷达辐射源信号识别方法

针对低信噪比条件下,雷达辐射源信号识别效果差的问题,提出了一种导数约束平滑条件下提取信号模糊函数特征的辐射源信号识别方法.建立了基于取整函数和坐标转换的模糊函数最大能量角提取的数学模型,降低处理复杂度;提出了不依赖于信号及噪声具体模型的基于导数约束平滑的最大能量切片波形信息提取算法,转化为二阶锥规划（Second-order Cone Programming,SOCP）问题求解,较大程度地降低了噪声对模糊函数波形特征的影响;依据有效性指标,确定了本文算法中目标函数正则化系数与对称Holder系数的范数因子取值,最后通过模糊c-means方法实现对辐射源信号特征向量的聚类识别.仿真结果表明,在低信噪比条件下本文方法具有更高的识别正确率.