基于卷积神经网络的多功能雷达行为辨识研究.pdf

本文主要探讨了基于卷积神经网络（CNN）的多功能雷达行为辨识技术。在现代雷达系统中，多功能雷达因其灵活多样的工作模式，其行为状态复杂且多变，传统的识别方法往往难以应对。为解决这一问题，研究者提出了利用深度学习，特别是卷积神经网络来提升行为识别的准确性和效率。 建立了一个多功能雷达行为识别模型。这个模型是整个研究的基础，它旨在通过对雷达信号的分析来理解和预测雷达的行为模式。数据预处理是模型构建的关键步骤，包括清洗、标准化以及可能的特征提取，以确保输入到神经网络的数据质量。 接着，文章提到了变化点检测算法。这是一种用于分割雷达信号脉冲序列的技术，能够有效地识别出信号序列中的突变点，从而将连续的信号序列拆分成独立的片段。这一过程有助于揭示隐藏的行为模式，并且对于补充缺失的特征参数至关重要。通过填充这些缺失的参数，可以构建一个完整且可用于训练的信号加参数数组样本。 然后，研究者设计了卷积神经网络来适应处理后的雷达行为数据集。CNN在图像识别和模式识别任务中表现出色，其层次结构和滤波器特性使其非常适合处理具有空间或时间结构的数据，如雷达信号。通过训练CNN，网络能够学习到雷达行为的特征，并对不同行为进行区分。 仿真实验结果显示，经过训练的CNN模型在包含补充参数的样本上表现更优，能有效识别出多功能雷达的多种行为。这表明，该方法对于复杂多变的雷达行为具有良好的适应性和识别精度。 这项研究展示了深度学习，尤其是卷积神经网络在雷达行为识别领域的潜力。通过巧妙地结合数据预处理、变化点检测和CNN模型，可以提高对多功能雷达行为的理解和预测能力，这对于军事防御、雷达系统优化以及电子战等领域具有重要意义。未来的研究可能会进一步探索如何优化CNN架构，以提高识别速度和准确性，或者研究如何结合其他机器学习方法来增强整体性能。