| 基于轻量化网络的干扰信号智能识别算法 |
| |
| 引用本文： | 胡婉婉,张劲东,张 瑞,王 娜. 基于轻量化网络的干扰信号智能识别算法[J]. 雷达科学与技术, 2023, 21(2): 133-142 |
| |
| 作者姓名： | 胡婉婉 张劲东 张 瑞 王 娜 |
| |
| 作者单位： | 南京航空航天大学电子信息工程学院， 江苏南京 211106 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（No.62171220）； 上海航天科技创新基金（No.SAST2018?077） |
| |
| 摘 要： | 针对干扰信号识别时卷积神经网络模型体积大、训练周期长、对硬件存储和计算要求高等问题，本文提出了一种基于改进轻量级网络模型SqueezeNet的干扰信号智能识别算法。该方法首先利用距离多普勒（Range?Doppler，RD）处理获得目标及干扰信号的RD图像，接着采用滑窗变换、归一化等技术对RD图像进行重塑；然后采用基于RD信息尺寸的隐层和通道剪枝措施对SqueezeNet网络进行改进，缩小了模型尺寸和存储空间；最后利用不同参数的测试样本拓展网络模型的泛化性能。仿真实验表明，在参数量减少到原网络1/30的情况下，改进的SqueezeNet网络对每种干扰的识别正确率可达到95%以上，且训练时间大大减少。
|
| 关 键 词： | 干扰识别； 距离多普勒图像； 轻量化网络； 参数压缩 |
Intelligent Identification Algorithm of Interference Signals Based on Lightweight Network |
| |
| HU Wanwan,ZHANG Jindong,ZHANG Rui,WANG Na. Intelligent Identification Algorithm of Interference Signals Based on Lightweight Network[J]. Radar Science and Technology, 2023, 21(2): 133-142 |
| |
| Authors: | HU Wanwan ZHANG Jindong ZHANG Rui WANG Na |
| |
| Affiliation: | College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | interference recognition range Doppler images lightweight network parameter compression |
|
| 点击此处可从《雷达科学与技术》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《雷达科学与技术》下载免费的PDF全文 |
