一种基于卷积-循环两通道网络投票的功率变化雷达欺骗信号预测方法技术

雷达是一种有效获取战场信息的传感设备，但敌方可通过发射欺骗信号对我方雷达进行干扰，使其接收信号包含错误信息，致使我方对战场态势做出错误判决

【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积
‑
循环两通道网络投票的功率变化雷达欺骗信号预测方法


[0001]本专利技术涉及一种功率变化剧烈情况下的雷达欺骗信号预测方法，属于雷达干扰识别
、
雷达抗干扰领域
。

技术介绍

[0002]与传统压制干扰效果不同，欺骗信号以诱导欺骗为主要方式对雷达进行干扰，使我方武器开火，从而暴露位置
。
欺骗信号功率通常与雷达回波相近，但受到目标雷达截面积等因 素的影响，其功率短时间内可能存在剧烈起伏
。
上述情况使得两种信号特征提取变得极为不 稳定，直接导致特征空间分布范围扩大，传统神经网络难以对其有效拟合，导致识别性能严 重下降
。
选择功率不敏感特征，对网络结构的合理调整，能够使得识别性能所受影响减小，对于实现欺骗信号的有效识别，掌握战场有效信息具有重要意义
。
专利技术目的
[0003]本专利技术的目的是提供一种基于卷积
‑
循环两通道网络投票的功率变化雷达欺骗信号预 测方法以解决信号功率变化剧烈情况下特征提取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于卷积
‑
循环两通道网络投票的功率变化雷达欺骗信号预测方法，其特征包括：步骤1：将雷达接收信号依次进行模拟信号到数字信号的转换，假设基本参考信号为线性调频信号，表达式如下；；其中，为信号脉冲持续时间，为信号带宽，为信号的调频斜率
。
目标回波和欺骗信号均在该式基础上叠加相应时延和多普勒频移得到，假设前者为，后者为；步骤2：采用快速傅里叶运算对数字信号进行变换，得到接收信号频谱，通过取模运算，得到接收信号频谱包络特征；（1）以欺骗信号特征提取为例，假设干扰机的系统函数为，其表达式如下；其中，为系统函数的包络起伏函数，为系统函数的相位起伏函数，为增益中心，
、、、
均为非线性起伏系数，一般为常数，用于表示干扰机的幅频特性；（2）假设参考信号的频谱为，欺骗信号的频谱包络特征可被表示为如下；其中，为欺骗信号的快速傅里叶变换结果；步骤3：与步骤2类似，得到目标回波的频谱包络特征；步骤4：特征预处理
。
以欺骗信号为例，利用峰值搜索方法，搜索到欺骗信号频谱包络中的最大值为，对提取频谱包络特征进行归一化预处理，得到处理结果；步骤5：利用人工先验信息对两种信号的特征赋予标签，并将数据集划分为训练集和交叉验证集，训练集用于网络训练，交叉验证集用于对训练结果的验证，防止过拟合；步骤6：基础分类器设计与训练；（1）选择层数为3的一维卷积神经网络作为上通道特征提取器，卷积运算可以表示为；其中是层的第个元素，和分别是第层中卷积核的权重和偏执向量， 而
和分别是和中的第个元素，是...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭锐晖，韦文斌，孙殿星，郭玮，窦玥聪，
申请(专利权)人：青岛九维华盾科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：