[發明專利]基于卷積神經網絡的抗箔條干擾方法

有效

• 申請號: 202010971162.5
• 申請日: 2020-09-16
• 公開（公告）號: CN112232369B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 王宏波;黃靖涵;馮苗苗;上官澤鵬;金煌煌
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G01S7/36
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 吳茂杰

本發明公開一種基于卷積神經網絡抗箔條干擾方法，計算過程簡單，不需要較多的人為干預，對于多種形式的箔條干擾具有普遍適應性。本發明的抗箔條干擾方法，包括如下步驟：(10)仿真回波數據：仿真生成箔條和目標多普勒回波數據；(20)仿真數據處理：對箔條與目標多普勒回波數據進行提取和抽樣，并做歸一化處理和截取補零處理；(30)構建數據集：將典型目標、箔條數據混合，并添加分類標簽，構建神經網絡訓練數據集；(40)確定卷積神經網絡結構：確定具體卷積神經網絡結構，使用訓練數據集訓練、調試卷積神經網絡；(50)箔條、目標分類識別：使用訓練完成的神經網絡對實測的箔條與目標回波數據進行分類識別，實現抗箔條干擾。

技術領域

本發明屬于雷達電子對抗領域，具體涉及一種抗箔條干擾的方法。

背景技術

箔條作為無源電子對抗中重要的干擾器材，具有制造簡單、價格低廉、使用方便、干擾范圍大和技術成熟等優勢，使用時間早、范圍廣。箔條在空間是大量隨機分布的，所產生的散射對雷達造成干擾，其特性類似噪聲，可以遮蓋目標回波信號或實現欺騙式干擾形成假目標，實現干擾對方雷達偵收系統。

現階段，箔條干擾通常以轉發式干擾、沖淡式干擾、質心式干擾為主，通過箔條云回波的強干擾，實現對目標的保護，對雷達的欺騙和干擾。

現有技術在抗箔條干擾中，多是通過對箔條雷達回波進行統計特征分析、時頻分析，例如基于箔條多普勒頻譜展寬的特性，基于箔條極化回波特征等方式對箔條與目標進行判定。

因此，現有技術存在的問題是：基于目標回波和箔條回波的統計特性的識別分類，其計算過程復雜，使用場景較為有限。要求先驗知識的穩定性和準確性十分的高。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于卷積神經網絡抗箔條干擾方法，計算過程簡單，不需要較多的人為干預，對于多種形式的箔條干擾具有普遍適應性。

實現本發明目的的技術解決方案為：

一種基于卷積神經網絡的抗箔條干擾方法，其特征在于，包括如下步驟：

(10)仿真回波數據：仿真生成箔條和目標多普勒回波數據；

(20)仿真數據處理：對箔條與目標多普勒回波數據進行提取和抽樣，并做歸一化處理和截取補零處理；

(30)構建數據集：將典型目標、箔條數據混合，并添加分類標簽，構建神經網絡訓練數據集；

(40)確定卷積神經網絡結構：確定具體卷積神經網絡結構，使用訓練數據集訓練、調試卷積神經網絡；

(50)箔條、目標分類識別:使用訓練完成的神經網絡對實測的箔條與目標回波數據進行分類識別，實現抗箔條干擾。

與現有技術相比，本發明的顯著優點為：

1、對于箔條與目標回波數據的處理過程簡單，不需要復雜的數據特征提取。

2、本發明實際運用過程中只需使用確定下來的卷積神經網絡結構進行目標與箔條回波分類，識別速度快，抗箔條干擾可靠性高；

附圖說明

圖1為本發明基于卷積神經網絡的抗箔條干擾方法的主流程圖。

圖2為圖1中仿真回波數據步驟的流程圖

圖3為圖1中仿真數據處理步驟的流程圖

圖4為構建的卷積神經網絡結構示意圖。

圖5為卷積神經網絡對箔條與目標分類錯誤率變化圖。

具體實施方式

如圖1所示，本發明基于卷積神經網絡的抗箔條干擾方法，包括如下步驟：

(10)仿真回波數據：仿真生成箔條和目標多普勒回波數據；