A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Radar Emitter Identification Based on Auto-Correlation Function and Bispectrum via Convolutional Neural Network Identificação do Emissor de Radar Baseada na Função de Autocorrelação e Bispectro via Rede Neural Convolucional

Zhiling XIAO, Zhenya YAN

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Resumo:

Este artigo propõe aplicar a função de autocorrelação (ACF), análise bispectral e redes neurais convolucionais (CNN) para implementar a identificação de emissor de radar (REI) com base em recursos intrapulso. Neste trabalho, combinamos ACF com bispectro para extração de características de sinal. Primeiro calculamos o ACF de cada sinal emissor, depois o biespectro do ACF e obtemos os espectrogramas. As imagens do espectro são tomadas como mapas de características dos emissores de radar e inseridas no classificador CNN para realizar a identificação automática. Simulamos amostras de sinais de diferentes tipos de modulação em experimentos. Também consideramos o método de extração de características diretamente usando análise biespectral para comparação. Os resultados da simulação demonstram que, combinando ACF com análise biespectral, o esquema proposto pode atingir maior robustez ao ruído, os espectrogramas de nossa abordagem têm características mais pronunciadas e nossa abordagem pode alcançar melhor desempenho de identificação em baixas relações sinal-ruído.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E104-B No.12 pp.1506-1513
Data de publicação
2021/12/01
Publicitada
2021/06/10
ISSN online
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2021EBP3035
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Teorias Fundamentais para Comunicações

autores

Zhiling XIAO
  the Nanjing Research Institute of Electronics Technology
Zhenya YAN
  the Nanjing Research Institute of Electronics Technology

Palavra-chave