[發明專利]一種基于聯合時頻特征的雷達信號脈內調制類型識別方法在審
| 申請號： | 201910025573.2 | 申請日： | 2019-01-11 |
| 公開（公告）號： | CN109871757A | 公開（公告）日： | 2019-06-11 |
| 發明（設計）人： | 蔣兵;茅玉龍 | 申請（專利權）人： | 中國船舶重工集團公司第七二四研究所 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 210003 *** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 時頻 雷達信號 調制類型 聯合 短時傅里葉變換 矩陣 圖像 特征子空間 主成分分析 自動編碼器 分類識別 降維處理 深度特征 隨機投影 特征識別 信號類型 信號能量 時頻域 挖掘 映射 層級 二維 算法 應用 分析 | ||
1.一種基于聯合時頻特征的雷達信號脈內調制類型識別方法，其特征在于：
a、將時域信號利用短時傅里葉變換表征為二維時頻分布；
b、采用主成分分析PCA和隨機投影RP對其進行聯合降維，得到聯合降維空間Γ；
c、將降維后的時頻樣本向量化，構造輸入數據向量vec(·)；
d、在層級自動編碼器框架下利用無類別標簽樣本預訓練，再利用帶有類別標簽的樣本數據對深度網絡進行精度調諧；
e、采用Softmax回歸模型完成精度調諧和識別，得到輸出概率P，依據概率輸出可判定輻射源類型M。
2.一種根據權利要求1所述的基于聯合時頻特征的雷達信號脈內調制類型識別方法，其特征在于：所述步驟b、c中聯合降維空間及輸入數據向量的確定由如下公式計算：
Γ＝[ΓRP,ΓPCA]＝[RRP(S(t,f)),RPCA(S(t,f))] (1)；
vec(Γ)＝x∈Rd(Γ) (2)；
式中，RPCA(·)和RRP(·)和分別為主成分分析和隨機投影降維；ΓPCA和ΓRP分別為采用主成分分析法和隨機投影降維后的樣本；Γ為聯合降維空間；vec(·)為二維數據向量化操作，d為降維后的維數。
3.一種根據權利要求1所述的基于聯合時頻特征的雷達信號脈內調制類型識別方法，其特征在于：所述步驟d、e中網絡模型精度調諧和識別由如下公式計算：
式中，C為給定C類訓練數據集Wl和bl分別為Softmax回歸分類器的權值矩陣和偏項；輸出概率和為1且輸出層神經元數目等于預訓練類別數C，網絡模型輸入層節點數即為降維后的維數d；至此，依據概率輸出可判定輻射源類型。
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