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摘要
在雷达对抗接收机截获雷达信号时,由于失谐、带宽不匹配等因素导致信号部分丢失,针对传统特征提取算法难以有效提取出信号特征,导致残缺信号识别正确率低的问题。以线性调频信号为例,采用基于Adam优化算法的BP神经网络模型,对不同丢失率条件下的带噪线性调频信号进行识别,分析噪声和数据丢失率对识别精度的影响。实验结果表明,信噪比大于-3dB,数据丢失率小于30%时,可以达到92%以上识别率。
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在雷达对抗接收机截获雷达信号时,由于失谐、带宽不匹配等因素导致信号部分丢失,针对传统特征提取算法难以有效提取出信号特征,导致残缺信号识别正确率低的问题。以线性调频信号为例,采用基于Adam优化算法的BP神经网络模型,对不同丢失率条件下的带噪线性调频信号进行识别,分析噪声和数据丢失率对识别精度的影响。实验结果表明,信噪比大于-3dB,数据丢失率小于30%时,可以达到92%以上识别率。
