基于神经网络的多功能雷达行为辨识方法
方旖1
毕大平1
潘继飞2
陈秋菊2
1.国防科技大学电子对抗学院,合肥,2300372.国防科技大学电子对抗学院,合肥,230037;国防科技大学电子对抗信息处理实验室,合肥,230037
摘要：针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,构建了多功能雷达行为数据集,提出了一种基于神经网络的雷达行为辨识方法.首先对数据进行预处理,提取多功能雷达的参数特征与行为状态特征,并建立两者间的映射关系.然后通过基于贝叶斯准则的变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的脉冲数组样本.最后通过数据推理丰富数据库,为数据驱动的智能识别方法提供可靠的数据准备,增强神经网络的泛化能力.针对处理后的雷达行为数据集的特点,设计BP神经网络进行训练与测试.仿真实验结果表明:训练完成的网络模型在识别过程中一定程度上克服了噪声变量等干扰的影响,正确率可以达到89％.
关键词：多功能雷达行为辨识数据处理变化点检测神经网络
分类号：TN957.53(雷达)
资助基金：国家自然科学基金(61671453)
论文发表日期：2020-06-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 78-84 )
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