[發明專利]基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法

在審

• 申請號: 202210368922.2
• 申請日: 2022-04-08
• 公開（公告）號: CN114722871A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 魯軍;李建朝;王麗佳;郝敏釵;郭治銳;陳旭鳳;張立康
• 申請（專利權）人: 河北工業職業技術學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F30/20;G01S7/36
• 代理公司: 石家莊旭昌知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 13126
• 代理人: 雷瑩

1.一種基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，用于識別通訊信號中的雷達有源干擾信號；其特征在于，該方法包括如下步驟：

S1、對不同種類的雷達有源干擾信號進行建模，并對各種所述雷達有源干擾信號疊加所述通訊信號接受現場的噪聲；

S2、對各種所述雷達有源干擾信號進行CWD時頻分析，以生成二維CWD時頻圖；

S3、采用改進型AlexNet模型對各種所述雷達有源干擾信號的CWD時頻圖進行識別。

2.根據權利要求1所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于：所述雷達有源干擾信號包括射頻噪聲干擾、噪聲調幅干擾、噪聲調頻干擾、勻速距離波門拖引干擾、速度波門拖引干擾、卷積調制干擾和間歇采樣干擾中的一種或多種。

3.根據權利要求2所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于：

所述射頻噪聲干擾的建模函數為：

所述噪聲調幅干擾的建模函數為：

所述噪聲調頻干擾的建模函數為：

所述勻速距離波門拖引干擾的建模函數為：

其中，

所述速度波門拖引干擾的建模函數為：

其中，

所述卷積調制干擾采用的建模函數為：

所述間歇采樣干擾采用的建模函數為：

4.根據權利要求1所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于：在步驟S2中，CWD時頻分析采用如下公式進行：

其中，C_x(t,ω)為時頻分布結果，ω為角頻率變量；σ為衰減系數；τ為時延；μ表示時間變量；符號*表示共軛。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于，所述改進型AlexNet模型采用Swish-ReLU6激活函數，其數學模型為：

6.根據權利要求5所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于：所述改進型AlexNet模型采用Adam優化算法。

7.根據權利要求6所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于，所述Adam優化算法包括如下步驟：

首先計算動量：

然后根據RMSProp算法計算動量的累計緩存：

最后獲得Adam優化算法的權重更新過程：

8.根據權利要求7所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于：所述改進型AlexNet模型的第一個卷積層卷積核大小為9×9，數量為96，步長為4。

9.根據權利要求7所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于：所述改進型AlexNet模型第二個卷積層由兩個3×3的卷積核組成，兩個卷積核數量為256，步長均為1。

10.根據權利要求7所述的基于CWD和改進型AlexNet的雷達有源干擾識別方法，其特征在于：所述改進型AlexNet模型的前兩層全連接層的節點數為2048。