基于U-Net语义分割的同型雷达中频信号分选模型的训练方法和同型雷达中频信号分选方法技术

本发明专利技术提供了一种基于U‑Net语义分割的同型雷达中频信号分选模型的训练方法和同型雷达中频信号分选方法，通过采用仿真软件仿真生成同型雷达中频信号数据集；对中频信号数据集进行预处理，得到目标数据，并按照预设规则将目标数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建基于U‑Net语义分割的同型雷达中频信号分选模型；根据训练集、验证集和测试集，依次对基于U‑Net语义分割的同型雷达中频信号分选模型进行训练、验证和评估，以得到训练好的模型，该模型能够利用相对成熟的语义分割技术进行同型雷达信号分选，克服了传统分选算法参数测量错误的问题，提高分选准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达，具体涉及一种基于u-net语义分割的同型雷达中频信号分选模型的训练方法和同型雷达中频信号分选方法。

技术介绍

1、随着电子信息领域的发展，电子对抗在电子情报侦察、电子支援和威胁告警系统中发挥着重要作用，雷达信号分选是电子对抗中的重要环节，而如何提升同型编队雷达信号的分选正确率是一个重要问题。

2、雷达信号分选通过分析不同雷达信号的特征将交错的雷达信号分开。现有的一种雷达信号分选方法是，首先进行聚类，把载频、脉宽、方位都相关的脉冲描述字(pulsedescriptive word，pdw)提取出来，之后对提取出来的脉冲描述字pdw中的到达时间进行一级直方图的统计，对直方图统计结果进行门限检测，对超过门限的脉冲重复间隔值进行地址对确认，再判断有无分选出信号；该方法采用累积差直方图及地址对确认的方法对获取的脉冲描述字pdw进行到达时间去交错，提取出同方位、同载频、同脉宽的多部不同重频的信号和多部同方位、同载频、同脉宽的相同重频的信号。但是该方法是基于脉冲描述字pdw的，然而脉冲描述字在低信噪比的情况下容易出现测量错误，其分选准确率本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于U-Net语义分割的同型雷达中频信号分选模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一卷积层的卷积和大小为3×3，步长为1×1，输入通道数为1，输出通道数为4；

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述训练集，对所述基于U-Net语义分割的同型雷达中频信号分选模型进行训练，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述损失函数和所述训练集对所述基于U-Net语义分割的同型雷达中频信号分选模型进行训练，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于u-net语义分割的同型雷达中频信号分选模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一卷积层的卷积和大小为3×3，步长为1×1，输入通道数为1，输出通道数为4；

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述训练集，对所述基于u-net语义分割的同型雷达中频信号分选模型进行训练，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述损失函数和所述训练集对所述基于u-net语义分割的同型雷达中频信号分选模型进行训练，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述中频信号数据集进行预处...

【专利技术属性】
技术研发人员：武斌，王豪，李鹏，张葵，王钊，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：