A Radar Signal Recognition Approach via IIF-Net Deep Learning Models
المؤلفون المشاركون
Li, Ji
Wang, Wei
Ou, Jianping
Zhang, Huiqiang
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the increasingly complex electromagnetic environment of modern battlefields, how to quickly and accurately identify radar signals is a hotspot in the field of electronic countermeasures.
In this paper, USRP N210, USRP-LW N210, and other general software radio peripherals are used to simulate the transmitting and receiving process of radar signals, and a total of 8 radar signals, namely, Barker, Frank, chaotic, P1, P2, P3, P4, and OFDM, are produced.
The signal obtains time-frequency images (TFIs) through the Choi–Williams distribution function (CWD).
According to the characteristics of the radar signal TFI, a global feature balance extraction module (GFBE) is designed.
Then, a new IIF-Net convolutional neural network with fewer network parameters and less computation cost has been proposed.
The signal-to-noise ratio (SNR) range is −10 to 6 dB in the experiments.
The experiments show that when the SNR is higher than −2 dB, the signal recognition rate of IIF-Net is as high as 99.74%, and the signal recognition accuracy is still 92.36% when the SNR is −10 dB.
Compared with other methods, IIF-Net has higher recognition rate and better robustness under low SNR.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Ji& Zhang, Huiqiang& Ou, Jianping& Wang, Wei. 2020. A Radar Signal Recognition Approach via IIF-Net Deep Learning Models. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138910
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Ji…[et al.]. A Radar Signal Recognition Approach via IIF-Net Deep Learning Models. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138910
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Ji& Zhang, Huiqiang& Ou, Jianping& Wang, Wei. A Radar Signal Recognition Approach via IIF-Net Deep Learning Models. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138910
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138910
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر