【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达电子侦察领域，具体涉及一种非理想观测雷达pri调制识别方法。
技术介绍
1、脉冲重复间隔(pulse repetition interval，pri)是雷达发射的相邻脉冲到达时间(time of arrival，toa)的间隔，与脉冲重复频率互为倒数。为了提高雷达的性能和反侦察能力，不同的雷达pri调制类型相继出现，由于pri具有很多可学习的固定模式，与雷达工作性能、工作体制有着直接密切的关系，因此对雷达辐射源pri调制类型的识别利于了解雷达辐射源的工作模式和任务。然而，随着pri调制方式的多样性，以及雷达辐射源非理想观测带来的脉冲丢失、虚假脉冲、外部噪声等因素的干扰，使得pri调制类型的准确识别仍然面临较大挑战。
2、pri调制类型识别方法主要分为两类，一类对toa序列进行统计处理，如提取其一阶差分特征，再根据直方图的分布情况利用人工经验判决pri调制类型。此类方法依赖人工特征，无法识别复杂pri调制模式。另一类方法利用人工智能技术提取时域toa特征并分类，如基于卷积神经网络和长短时记忆网络的pri调制识...
【技术保护点】
1.一种非理想观测雷达PRI调制识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的非理想观测雷达PRI调制识别方法，其特征在于，PRI脉冲序列进行预处理的过程为：
3.根据权利要求1所述的非理想观测雷达PRI调制识别方法，其特征在于，利用预处理后的PRI脉冲序列生成GASF编码图像和GADF编码图像，表示为：
4.根据权利要求1所述的非理想观测雷达PRI调制识别方法，其特征在于，对于每一种PRI调制类型，其每一个PRI脉冲序列生成一组GASF和GADF编码图像；将一组GASF和GADF编码图像作为数据集中的一个样本，样本的标签为
【技术特征摘要】
1.一种非理想观测雷达pri调制识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的非理想观测雷达pri调制识别方法，其特征在于，pri脉冲序列进行预处理的过程为：
3.根据权利要求1所述的非理想观测雷达pri调制识别方法，其特征在于，利用预处理后的pri脉冲序列生成gasf编码图像和gadf编码图像，表示为：
4.根据权利要求1所述的非理想观测雷达pri调制识别方法，其特征在于，对于每一种pri调制类型，其每一个pri脉冲序列生成一组gasf和gadf编码图像；将一组gasf和gadf编码图像作为数据集中的一个样本，样本的标签为pri调制类型。
5.根据权利要求1所述的非理想观测雷达pri调制识别方法，其特征在于，并行的卷积神经网络具有相同的网络结构，均为cnn网络分支；每个cnn网络分支具有9层网络结构，第一层、第三层、第五层至第七层均为卷积层，第二层、第四层和第八层为池化层，第九层为全连接层；其中，每个卷积层后采用relu激活函数引入非线性；
6.根据权利要求1所述的非理想...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶明亮，唐舒婷，陈士超，王伶，谢坚，范一飞，郭子薰，粟嘉，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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