低复杂度雷达信号分类：频谱形状与深度学习

本文档探讨了雷达信号分类的挑战与解决方案，主要关注基于频谱形状的低复杂度方法。在电子对抗和无线电监测中，雷达信号识别技术具有重要作用，特别是对于脉内调制雷达信号的识别。随着技术发展，新调制方式的出现增加了识别的复杂性，对传统算法提出了更高要求。 文献中提到了多种识别算法。例如，使用谱相关分析和SVM的算法，通过提取相干特征参数进行分类，但计算复杂度较高。小波变换方法，如Morlet小波，通过小波脊线提取特征，但易受噪声干扰且需选择合适的小波基。高阶累积量方法虽然对参数扰动有一定抗性，但在实时实现上存在困难。相对无模糊相位重构方法适用于特定调制方式的识别，但识别范围有限。文献还介绍了基于频谱复杂度的分类算法，提取信号平方频谱、谱峰和最小二乘直线拟合方差等特征，适用于窄脉冲雷达信号的识别。此外，结合时频分析、图像处理和卷积神经网络（CNN）的方法，通过Cohen类时频分布和图像处理技术提高识别质量，但计算复杂度高。最后，利用FPGA实现的低复杂度特征提取方法，能够在实时环境中实现高准确率的雷达信号调制识别。 近年来，深度学习在雷达信号识别领域的应用越来越广泛，尤其是在调制识别中取得显著成果。尽管如此，将深度学习模型应用于实际硬件系统仍面临实时性和计算效率的挑战。这些研究为解决雷达信号识别的复杂性和实时性问题提供了理论基础和实践参考，未来可能通过优化算法或硬件加速来进一步提升性能和效率。