基于Bagging-CNN雷达信号分类方法

被引：18

作者：

孙艺聪 ^{[1
]}

田润澜 ^{[1
]}

刘冲 ^{[2
]}

郭扬 ^{[3
]}

机构：

[1] 空军航空大学航空作战勤务学院

[2] 空军参谋部电子对抗雷达局

[3] 空军航空大学教研保障中心

来源：

兵器装备工程学报 | 2021年 / 42卷 / 05期

关键词：

集成学习; 卷积神经网络; 模糊函数; 图像预处理; 信号分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.51 [雷达信号检测处理]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对雷达辐射源信号在低信噪比情况下分类精度不高、分类结果具有偏向性,设计了一种基于集成学习结合深度学习的雷达信号分类方法。首先利用模糊函数特征对雷达信号进行特征提取,对提取的图像特征进行预处理得到网络训练的数据集。然后构造一个集成多个卷积神经网络分类模型对雷达信号进行识别。采用5种不同的雷达信号进行验证,实验结果表明,相比于单个卷积神经网络,采用集成学习和卷积神经网络结合的分类方法有助于提高低信噪比信号的分类效果。

引用

页码：191 / 195+226 +226

页数：6

共 16 条

[1]

基于模糊函数的雷达脉内特征提取与分类器设计 [D].

李咏晋 .

解放军信息工程大学,

2017

[2]

Social Sentiment Analysis Using Classifiers and Ensemble Learning.[J].Linxiang Zhang.Journal of Physics: Conference Series.2019, 2

[3]

LPI Radar Waveform Recognition Based on CNN and TPOT [J].

Wan, Jian ;

Yu, Xin ;

Guo, Qiang .

SYMMETRY-BASEL, 2019, 11 (05)

[4]

Neural network-based radar signal classification system using probability moment and ApEn [J].

Jeong, Chang Min ;

Jung, Young Giu ;

Lee, Sang Jo .

SOFT COMPUTING, 2018, 22 (13) :4205-4219

[5]

Automatic LPI Radar Wave form Recognition Using CNN [J].

Kong, Seung-Hyun ;

Kim, Minjun ;

Linh Manh Hoang ;

Kim, Eunhui .

IEEE ACCESS, 2018, 6 :4207-4219

[6]

Classification of LPI radar signals using spectral correlation and support vector machines [J].

Vanhoy, Garrett ;

Schucker, Thomas ;

Bose, Tamal .

ANALOG INTEGRATED CIRCUITS AND SIGNAL PROCESSING, 2017, 91 (02) :305-313

[7]

Automatic Intrapulse Modulation Classification of Advanced LPI Radar Waveforms [J].

Kishore, Thokala Ravi ;

Rao, K. Deergha .

IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS, 2017, 53 (02) :901-914

[8]

Credit risk assessment with a multistage neural network ensemble learning approach.[J].Lean Yu;Shouyang Wang;Kin Keung Lai.Expert Systems With Applications.2007, 2

[9]

基于深度CNN和ELM的滚动轴承故障诊断研究 [J].

顾鑫 ;

唐向红 ;

陆见光 ;

黎书文 .

兵器装备工程学报, 2020, 41 (03) :154-158

[10]

基于高斯平滑与模糊函数等高线的雷达辐射源信号分选 [J].

侯文太 ;

普运伟 ;

郭媛蒲 ;

马蓝宇 .

自动化学报, 2021, 47 (10) :2484-2493

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