| 基于STFT-SST和深度卷积网络的多相码雷达信号识别 |
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| 引用本文： | 倪雪,王华力,徐志军,荣传振.基于STFT-SST和深度卷积网络的多相码雷达信号识别[J].数据采集与处理,2020,35(6):1090-1096. |
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| 作者姓名： | 倪雪 王华力 徐志军 荣传振 |
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| 作者单位： | 陆军工程大学通信工程学院,南京,210007;陆军工程大学通信工程学院,南京,210007;陆军工程大学通信工程学院,南京,210007;陆军工程大学通信工程学院,南京,210007 |
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| 摘 要： | 多相码雷达信号特征相似，类间差距小，在低信噪比（Signal-to-noise ratio， SNR）下极易混淆。Choi-Williams等时频分布由于受时频分辨率的约束，难以刻画多相码信号的细节特征。为此，本文提出了一种基于同步挤压短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform-based synchrosqueezing transform， STFT-SST）和深度卷积网络的自动分类识别算法。在特征选取上，采用STFT-SST对多相码雷达信号进行时频分析，并提出一种频谱增强算法，用于提升低SNR下的时频特征表示，以获得高分辨率的时频特征图像；在分类网络上，设计了一个9层深度卷积网络，并引入Inception 模块，提升网络对细节特征的捕获能力。仿真结果表明，当SNR为-8 dB时，该系统对5种特定多相码的平均识别率达91.8%，在低SNR下具有更好的识别性能。
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| 关 键 词： | 多相码 同步挤压短时傅里叶变换(STFT-SST) 深度卷积网络 频谱增强 |
| 收稿时间： | 2020/6/12 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/10/19 0:00:00 |
Polyphase Codes Radar Signal Recognition Based on STFT-SST and Deep Convolutional Network |
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| NI Xue,WANG Huali,XU Zhijun,RONG Chuangzheng.Polyphase Codes Radar Signal Recognition Based on STFT-SST and Deep Convolutional Network[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2020,35(6):1090-1096. |
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| Authors: | NI Xue WANG Huali XU Zhijun RONG Chuangzheng |
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| Affiliation: | College of Communications Engineering, Army Engineering University of PLA, Nanjing, 210007, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | poly-phase codes STFT-SST deep convolutional network spectrum enhancement |
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