"深度学习在雷达调制信号识别中的应用研究"

本文主要介绍了生成对抗网络小样本雷达调制信号识别算法。雷达调制识别技术是上世纪80年代中期开展的一项新技术，在电子侦察、电子支援等领域发挥着重要的作用。早期的雷达调制识别方法主要以信号的载频、信号的脉冲幅度、信号到达时间、信号的脉冲宽度以及信号的到达方向这五大参数作为雷达调制方式识别的特征。然而，由于战场电磁环境日益复杂，各种新式雷达的不断出现，导致这种方式的识别准确率较低。因此，雷达调制信号识别方法逐渐转向脉内特征的研究。 在2006年，多伦多大学HINTON提出了深度学习的概念，越来越多的人转向深度学习技术来解决雷达调制信号识别的问题。深度学习技术可以自动提取雷达调制信号的深层次特征，对雷达调制信号的特征提取更加方便有效。然而，在自然图像领域，有大规模的公开数据集可以评判算法的优劣，如ImageNet数据集，包含超过1400万张带标签的自然图像。但是，由于雷达信号获取成本较高、标注困难等原因，构建大型而且复杂的雷达信号数据集变得十分困难。目前所使用的雷达信号数据集规模较小，网络的鲁棒性较差，容易过拟合，因而导致识别率较低。因此，本文提出了生成对抗网络小样本雷达调制信号识别算法。 目前主流的小样本学习方法主要包含三种方法。首先是元学习方法，通过模拟快速学习的过程，从而提高模型对新类别的泛化能力；其次是迁移学习方法，利用源领域和目标领域的相似性，从而降低目标领域的学习难度；最后是生成对抗网络方法，利用生成模型和判别模型的对抗学习，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。 本文基于生成对抗网络的小样本学习方法，通过生成模型和判别模型的对抗学习，提高了雷达调制信号识别算法的性能。首先，通过生成模型生成大量的虚假雷达信号数据，从而扩大了训练集的规模；其次，判别模型利用生成模型生成的虚假数据和真实数据进行对抗学习，提高了网络的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明，本文提出的生成对抗网络小样本雷达调制信号识别算法在小样本学习任务上取得了较好的性能，相比传统的方法有了较大的提升。 总的来说，本文提出了一种新的小样本雷达调制信号识别算法，通过生成对抗网络方法，提高了算法对小样本数据的识别能力，对于解决雷达调制信号识别中的小样本学习问题具有一定的参考价值。同时，本文的研究也为深度学习技术在雷达信号处理领域的应用提供了新的思路和方法。希望本文的研究成果能够对雷达信号处理领域的相关研究工作和实际应用有所启发，为相关领域的研究人员提供一定的参考和借鉴。