【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达通讯，更进一步涉及雷达信号处理的一种利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法。本专利技术可用于复杂信噪比条件下多种脉内调制样式的雷达信号分选。
技术介绍
1、雷达信号传统分选方式均采用以五维雷达脉冲描述字pdw(pulse descriptionword)为特征首先对信号脉冲流进行分析，稀疏脉冲流，再通过脉冲重复间隔来进行主要分选的流程。但随着电子信息技术的高速发展，在雷达实际应用场景中，信号的信噪比相较过去显得更低且更为复杂，这大大增加了雷达信号分选的难度。同时多种脉内调制样式的出现使得传统的只依赖少量常规脉间参数的分选系统难以取得理想效果。随着神经网络技术的高速发展，雷达领域相关专家尝试将人工神经网络技术运用于分选任务中，其使用方法大体可以分为将相关参数送进网络并进行聚类分析和利用神经网络对信号某域的特征进行提取并实现分选两种。后者的网络可以自动地对信号特征进行提取分析，这虽然使得特征提取过程不再过分依赖于专家经验，但其提取的特征在无反馈修正下并非针对分选任务提取的，因此不一定能够适用于分选，所以仅被大量应用在有监...
【技术保护点】
1.一种利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，利用两分支卷积自编码器提取时频图脉内特征，通过先验脉内特征修正时频图脉内特征，结合密度峰值决策图和轮廓系数法确定K-means聚类的初始聚类中心和最终聚类数；该分选方法的步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，步骤1中所述样本集为，选定至少11部雷达，每部雷达在至少6种信噪比条件下分别生成至少80个雷达脉冲信号组成样本集。
3.根据权利要求1所述的利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，步骤2中所述对样本集中的每个雷...
【技术特征摘要】
1.一种利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，利用两分支卷积自编码器提取时频图脉内特征，通过先验脉内特征修正时频图脉内特征，结合密度峰值决策图和轮廓系数法确定k-means聚类的初始聚类中心和最终聚类数；该分选方法的步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，步骤1中所述样本集为，选定至少11部雷达，每部雷达在至少6种信噪比条件下分别生成至少80个雷达脉冲信号组成样本集。
3.根据权利要求1所述的利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，步骤2中所述对样本集中的每个雷达脉冲信号进行预处理步骤如下：
4.根据权利要求1所述的利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，步骤3中所述全连接自编码器的结构如下：
5.根据权利要求1所述的利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，步骤3中所述训练全连接自编码器的过程如下：
6.根据权利要求1所述的利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：董春曦，黄程，董阳阳，陈志新，王瑞，王志，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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