LPI雷达波形识别的MATLAB代码-雷达干扰分析

简介：
本项目提供了一套基于MATLAB开发的LPI（低可截获性）雷达波形识别代码，用于深入研究和分析雷达信号在复杂电磁环境中的表现及抗干扰能力。 在过去的十年里，汽车雷达面对着各种干扰攻击的挑战。低截获概率（LPI）雷达波形作为一种基本解决方案被广泛应用，并且需要通过准确的波形识别器来应对这些威胁。尽管已经研究了许多传统的LPI雷达波形识别方法，但它们在信道条件恶化的情况下表现不佳。 为了解决这个问题，我们利用深度学习技术开发了一种卷积神经网络（CNN），名为LPI-Net，用于自动进行雷达波形的识别。首先通过使用Choi-Williams分布对信号进行时频分析来处理雷达信号。接着构建了一个主要由三个复杂模块组成的LPI-Net模型，这些模块能够从时频图像中学习到表征特征，并且每个模块都利用前面的地图集合以获得多样化的特性，同时保持信息的完整性通过跳跃连接。 该研究的相关论文已经发表在IEEE无线通信快报上。