Nhận dạng tín hiệu ra đa LPI sử dụng mạng nơ-ron học sâu

Tóm tắt

Hiện nay, các thiết bị ra đa sử dụng kỹ thuật điều chế tín hiệu phức tạp nhằm giảm xác suất bị thu chặn (LPI). Trong khi đó, dạng điều chế tín hiệu ra đa là một trong những thông tin quan trọng trong trinh sát điện tử, cho phép định danh nguồn phát xạ. Do đó, một mô hình mạng nơ-ron học sâu tích chập (CNN) sẽ được đề xuất trong bài báo này, nhằm nâng cao khả năng nhận dạng tín hiệu ra đa LPI. Cụ thể, mô hình CNN đề xuất được khảo sát với số kênh và kích thước bộ lọc khác nhau. Kết quả khảo sát cho thấy, tham số càng cao thì độ chính xác nhận dạng càng tăng, tuy nhiên, thời gian thực thi càng chậm. Vì vậy, cần lựa chọn mạng có độ lớn phù hợp để đạt được độ chính xác cần thiết với thời gian thực thi cho phép. Ngoài ra, các kỹ thuật tiền xử lý cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác nhận dạng của mạng CNN. Do đó, hai kỹ thuật STFT và WVD được khảo sát. Kết quả cho thấy, mặc dù WVD cho độ chính xác nhận dạng cao hơn nhưng thời gian xử lý chậm hơn STFT.