一种参数捷变雷达信号智能分选方法技术

本发明专利技术公开了一种参数捷变雷达信号智能分选方法，首先侦收原始雷达信号，得到脉冲描述字序列，对得到的脉冲描述字序列进行预处理，再构建基于多分支空洞卷积的特征提取模块、基于注意力机制的特征融合模块、基于转置卷积的辐射源映射模块进行级联，构建智能深度分选网络，然后将预处理后的序列作为智能深度分选网络的输入，对智能深度分选网络进行训练，最后使用训练完成的智能深度分选网络对参数捷变雷达信号进行分选。本发明专利技术的方法可实现参数捷变雷达的准确分选，有效地解决“增批”问题，具有灵活、准确和泛化能力强的优点，能够适应参数交叠、噪声和脉冲丢失等复杂情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达信号处理，具体涉及一种参数捷变雷达信号智能分选方法。

技术介绍

1、雷达信号分选将侦察接收机接收到的来自多个辐射源的脉冲分开，可降低电磁空间中的脉冲流密度，为后续的截获信号处理和信息获取提供基础。

2、随着新体制雷达的应用，电磁空间中的信号愈发复杂多变，脉冲密度急剧增加。具有参数捷变能力的雷达可发射具有不同脉冲重复间隔(pri)和载频(rf)模式的脉冲串，一个发射机在参数空间分布成好多簇，导致发射机的数量难以确定。此外，来自不同发射机的某种工作模式的参数可能重叠，极易被归属于一个发射机，使得分选正确率严重下降。因此，参数捷变使雷达分选面临着极大的挑战。脉冲串通常被表示为脉冲描述字(pdw)，包括到达角(doa)、载频(rf)、脉冲宽度(pw)、脉冲幅度(pa)和到达时间(toa)。现有分选方法主要有两大类：基于聚类的方法和基于pri的方法。基于k-means的聚类方法广泛应用于分选，但是该方法以簇的数量为先验信息。dbscan和adpc基于密度的聚类方法逐渐发展，其可以自适应确定类中心。然而，参数捷变使得类中心的估计不可靠，严本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种参数捷变雷达信号智能分选方法，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种参数捷变雷达信号智能分选方法，其特征在于，所述步骤S2具体如下：

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4.根据权利要求1所述的一种参数捷变雷达信号智能分选方法，其特征在于，所述步骤S4具体如下：

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【技术特征摘要】

1.一种参数捷变雷达信号智能分选方法，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种参数捷变雷达信号智能分选方法，其特征在于，所述步骤s2具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种参数捷变雷达信号智能分选方法，其特征在于，所述步骤s3具体如下：

4.根据权利要求1所述的一种参数捷变雷达信号智能分选方法，其特征在于，所述步骤s4具体如下：

5.根据权利要求1所述的一种参数捷变雷达信号智能分...

【专利技术属性】
技术研发人员：张寅，霍伟博，梁彩玉，张玉婕，唐菡，黄钰林，裴季方，杨建宇，杨海光，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：