一种基于Swin Transformer神经网络的低截获概率雷达信号调制类型的识别方法

作者：董章华; 赵士杰; 赖莉^*

来源：四川大学学报(自然科学版), 2023, 60(02): 42-48.

DOI：10.19907/j.0490-6756.2023.021004

• 低截获概率雷达
• Swin Transformer神经网络
• 平滑伪Wigner-Ville分布
• 调制类型识别

本文针对低截获概率(Low Probability of Intercept, LPI)雷达信号调制类型的识别问题提出了一种基于Swin Transformer神经网络的识别方法.该方法首先用平滑伪Wigner-Ville分布对信号进行时频变换，将一维时域信号转换为二维时频图像，然后使用Swin Transformer神经网络对时频图像进行特征提取和调制类型识别.仿真结果显示该方法具有较强的抗噪声能力，在低信噪比条件下识别准确率高，且具有较强的小样本适应能力.

• 单位
  数学学院; 四川大学