基于贝叶斯深度学习的一维雷达有源干扰信号识别方法

雷达干扰信号准确识别是雷达抗干扰的前提,对于雷达生存至关重要。针对传统雷达干扰信号识别方法需要繁琐的分析计算提取特征,通用性差,泛化能力弱,难以适应复杂的雷达工作环境问题。本文考虑无需人工提取特征信息且具有较好的分类识别效果的深度学习网络。考虑到传统的深度学习网络由于使用点估计方式,不能够很好的衡量预测结果中的不确定性,本文提出了一种基于贝叶斯深度学习的干扰识别方法。首先,通过概率建模代替网络参数模型的点估计,解决了不确定性随机数据引起的网络过拟合问题。其次,考虑有效利用雷达回波信号的时序特性设计了LSTM层,同时解决训练过程中的梯度消失问题。基于线性调频雷达有源干扰实测数据完成了网络训练与测试,实验结果表明,引入贝叶斯方法可以在加快网络收敛速度的同时有效提高识别准确率。