关于深度学习在雷达信号分选中的应用研究论文

简介：
本文深入探讨了深度学习技术在雷达信号处理领域的应用，特别是针对雷达信号自动分选的问题，提出并验证了几种有效的解决方案。通过实验数据分析展示了该方法相较于传统算法的优势，为雷达信号处理领域提供了新的思路和参考。 雷达信号识别在电子战中的重要性不容忽视。通过对侦察获得的连续雷达辐射源信号特征参数进行准确识别，可以为军事决策提供关键依据，并有助于制定有效的对抗措施。 传统方法通常依赖于专家设计的手工特征提取，这种方法需要领域内的专家对信号有深刻的理解才能设计出有效的特征。此外，这些方法在处理时间序列数据时存在局限性，尤其是在面对复杂多变的雷达信号时，其识别效果往往不佳。这主要是因为传统的机器学习模型难以捕捉到信号之间的长期依赖关系。 为解决这些问题，研究人员提出了基于长短时记忆网络（LSTM）模型的方法来处理雷达信号识别任务。LSTM是一种专为序列数据设计的神经网络模型，通过引入门控机制有效解决了梯度消失问题，并能更好地捕捉时间序列中的长期依赖性。在雷达信号识别中，LSTM能够自动学习重要特征并进行分类。 为了进一步提高准确性，本研究采用了双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）模型。与传统的单向LSTM相比，双向LSTM可以从前后两个方向同时获取信息流，这意味着它可以利用过去和未来的信息来更好地理解信号的上下文特征。这在雷达信号识别中非常有用。 基于深度学习特别是LSTM及其变种的方法为电子战中的信号识别提供了一种新的解决方案。这些方法不仅减少了人工特征提取的需求，还能更有效地处理时序数据，从而提高信号识别的准确性和鲁棒性。随着技术的发展和完善，预计未来将有更多基于深度学习的技术应用于雷达信号识别领域。