CN115276847B - 基于卷积神经网络的无线电调频引信干扰信号识别方法 - Google Patents
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Abstract
基于卷积神经网络(CNN)的无线电调频引信干扰信号识别方法，属于无线电引信技术领域。该方法的实现过程主要分为三步：首先，采用含干扰源的无线电调频引信系统，并经仿真生成数据集，对仿真数据进行预处理；其次，搭建CNN，将预处理后的数据与标签成对输入网络进行离线训练；最后，将训练好的网络模型进行线上部署，并通过仿真生成测试数据，验证该网络模型的检测识别性能。本发明通过使用深度学习方法对调频引信干扰信号进行检测识别，利用CNN的强大学习能力，将多种干扰信号进行分类识别，针对不同干扰源，识别准确率可达到95％以上。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于卷积神经网络的无线电调频引信干扰信号识别方法，属于无线电引信技术领域。
背景技术
引信是利用目标信息和环境信息，在预定情况下引爆炸弹或导弹的控制装置，其中无线电引信利用电磁波来探测目标，同时根据目标信息判断是否起爆，按照工作体制可划分为连续波体制、脉冲体制和特殊体制，而无线电调频引信属于连续波体制。在现代战场环境下，无线电引信会面临复杂的电磁环境，无线电引信具有电磁敏感性，容易遭受战场电磁环境的影响，复杂电磁环境中通常存在有意干扰、无意干扰和自然电磁干扰，其中有意干扰是现代战场环境对无线电引信产生影响的主要因素，因此无线电引信抗干扰技术对复杂战场电磁环境下的引信正常工作至关重要。而对无线电引信抗干扰技术而言，其先决条件及关键基础即对无线电引信干扰信号的识别。针对无线电引信干扰信号识别问题，一般采用提取时域和频域的干扰信号特征进行综合判定，但部分干扰源工作频率和无线电引信工作频率相似，采用传统方法并不能有效提取干扰信号特征。近年来，深度学习在多个领域快速发展和广泛应用，尤其是卷积神经网络(CNN)对图像有强大学习能力，因此可将深度学习和无线电引信抗干扰结合实现智能引信抗干扰。
黄莹等(参见黄莹，郝新红，孔志杰，张彪.基于熵特征的调频引信目标与干扰信号识别[J].兵工学报，2017，38(02):254-260.)介绍了一种基于熵特征的目标与干扰信号分类识别方法，采用支持向量机将提取的检波信号香农熵和奇异谱熵特征进行分类，在支持向量机核函数参数最优时，分类识别正确率达到98.954％，但该方法需要手动提取特征，且最优核函数参数实际很难达到。
随着现代战场电磁波环境的日益复杂，干扰信号对引信的影响越来越大，准确识别干扰类型将为后续抗干扰决策奠定基础。
发明内容
针对干扰识别的现有技术问题，本发明提出了一种基于卷积神经网络的无线电调频引信干扰信号识别方法，能够实现自动提取特征并且识别准确率可达到95％以上。
本发明的技术方案如下：
一种基于卷积神经网络(CNN)的无线电调频引信干扰信号识别方法，由含干扰源的无线电调频引信系统来实现，该系统包括目标探测器、干扰源和信号处理模块，目标探测器包括发射机和接收机，干扰源包括噪声调幅干扰、噪声调频干扰、正弦波调幅干扰、正弦波调频干扰和方波调幅干扰，信号处理模块包括混频器、低通滤波器和干扰识别-CNN(IR-CNN)检测器，设外部噪声为加性高斯白噪声(AWGN)，并忽略系统内部干扰，则系统检测过程包括三个步骤：首先，采用含干扰源的无线电调频引信系统，并经仿真生成数据集，对仿真数据进行预处理；其次，搭建CNN，将预处理后的数据与标签成对输入网络进行离线训练；最后，将训练好的网络模型进行线上部署，并通过仿真生成测试数据，验证该网络模型的检测性能，其具体步骤如下：
1)采用含干扰源的无线电调频引信系统，经仿真生成数据集，对仿真数据进行预处理，生成时频图像：
在无线电调频引信系统中，调频引信发射信号为其中Uon为发射信号幅值，ω0为调频引信发射信号载波角频率，Δω为最大频移，Ωm为调制信号频率；引信发射信号到达目标，经过目标反射，将目标自身距离和速度信息以信号参数形式加入到自身信号中，形成引信回波信号，可表示为其中Uc为回波信号幅值，/>为延迟时间，r为引信与目标间距离，c为光速；
在经过战场环境中的人为干扰和环境噪声后，接收机接收到的调频引信信号为u(t)＝uc(t)+j(t)+n(t)，其中j(t)为干扰信号，n(t)为加性高斯白噪声，该接收信号进入信号处理模块，此时发射信号uon(t)和接收引信信号u(t)将共同输入到混频器进行混频，混频后的信号为其中β为混频器增益，混频后的信号再通过低通滤波器滤除高频项，即可得到包含目标信息的待处理信号ud(t)；
采用含干扰源的无线电调频引信系统，并经仿真生成ud(t)信号对应的数据集，按信干噪比(SINR)从-20dB到0dB，每隔5dB生成1×103个数据，总共2.5×104个数据，其中75％用于训练，25％用于验证；为了捕捉信号时频变化特性，使用短时傅里叶变换(STFT)对数据进行预处理，转换为时频图像，STFT将提取ud(t)信号的时频信息得到谱图，由于时域分辨率和频域分辨率无法兼得，为避免出现明显失真，可进一步采用汉明窗，且相邻窗的重叠率为50％；
2)搭建CNN，将预处理后的数据与标签成对输入网络进行离线训练：
CNN包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，根据预处理得到时频图，设置网络输入层的维度为宽度×高度×深度，输出层神经元的个数等于干扰信号的类型数，卷积层层数和池化层层数视实际干扰种类设定，卷积核的大小固定为3×3，卷积后的输出可表示为其中s(i,e)为卷积核对应输出矩阵相应位置元素的值，Nin为输入矩阵个数，Xh为第h个输入矩阵，Wh为卷积核的第h个子卷积核矩阵，b0为偏置矢量，设置卷积层激活函数为ReLU函数，其表达式为fReLU(x)＝max(0,x)，池化层采用最大池化方式，大小为2×2矩阵，步幅为2，全连接层的输出可表示为z＝f(WX+b)，其中f(.)表示激活函数，W表示该层的权重矩阵，X表示上一层的输出向量，b表示该层的偏置矢量，全连接层激活函数为ReLU函数，设置输出层激活函数为Softmax函数，表达式为标签采用one-hot编码，损失函数为多分类交叉熵其中K表示种类数量，yq表示标签，aq表示神经网络的输出；为了避免网络模型过拟合，并得到平滑的训练曲线，在全连接层和部分池化层后加入Dropout层，即在每一个batch的训练中随机减掉一些神经元；设置学习率为0.005，采用随机梯度下降优化算法加快网络收敛速度；对预处理后的时频图进行检测分类，仅需要利用不同干扰源下的时频图来训练网络，并采用监督学习的方法进行线下训练，以实现对不同干扰信号的分类识别；
3)将训练好的网络模型进行线上部署，并通过仿真生成测试数据验证该网络模型的检测性能：
网络模型经过线下训练后，进行线上部署，首先，采用无线电调频引信系统在不同干扰源下，仿真生成测试数据，然后在不同SINR下通过STFT对不同干扰源对应的测试数据进行预处理，作为IR-CNN检测器的输入，检测器的输出为干扰信号的类别；最后，对比输入到网络的干扰类型和检测器识别的干扰类型，测试该网络模型的检测性能。
所述的IR-CNN为英文Interference Recognition-Convolutional NeuralNetwork的缩写，意思为干扰识别卷积神经网络。
本发明提出了一种基于卷积神经网络的无线电调频引信干扰信号识别方法，使用深度学习方法对不同干扰信号进行识别，利用CNN对图像的强大学习能力，能够实现自动提取特征并且识别准确率可达到95％以上。
附图说明
图1是本发明方法的系统结构示意框图。
图2是五种不同干扰信号在不同信干燥比条件下的识别准确率图，从图中可看出各类干扰信号的识别准确率都在95％以上。其中SINR(dB)为信干噪比，ACC为准确率，IS为干扰信号，Class1为噪声调幅信号，Class2为噪声调频信号，Class3为正弦波调幅信号，Class4为正弦波调频信号，Class5为方波调幅信号。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，但不限于此。
实施例：
一种基于卷积神经网络(CNN)的无线电调频引信干扰信号识别方法，由含干扰源的无线电调频引信系统来实现，如图1所示，该系统包括目标探测器、干扰源和信号处理模块，目标探测器包括发射机和接收机，干扰源包括噪声调幅干扰、噪声调频干扰、正弦波调幅干扰、正弦波调频干扰和方波调幅干扰，信号处理模块包括混频器、低通滤波器和干扰识别-CNN(IR-CNN)检测器，设外部噪声为加性高斯白噪声(AWGN)，并忽略系统内部干扰，则系统检测过程包括三个步骤：首先，采用含干扰源的无线电调频引信系统，并经仿真生成数据集，对仿真数据进行预处理；其次，搭建CNN，将预处理后的数据与标签成对输入网络进行离线训练；最后，将训练好的网络模型进行线上部署，并通过仿真生成测试数据，验证该网络模型的检测性能，其具体步骤如下：
1)采用含干扰源的无线电调频引信系统，经仿真生成数据集，对仿真数据进行预处理，生成时频图像：
在无线电调频引信系统中，调频引信发射信号为其中Uon为发射信号幅值，ω0为调频引信发射信号载波角频率，Δω为最大频移，Ωm为调制信号频率；引信发射信号到达目标，经过目标反射，将目标自身距离和速度信息以信号参数形式加入到自身信号中，形成引信回波信号，可表示为其中Uc为回波信号幅值，/>为延迟时间，r为引信与目标间距离，c为光速；
在经过战场环境中的人为干扰和环境噪声后，接收机接收到的调频引信信号为u(t)＝uc(t)+j(t)+n(t)，其中j(t)为干扰信号，n(t)为加性高斯白噪声，该接收信号进入信号处理模块，此时发射信号uon(t)和接收引信信号u(t)将共同输入到混频器进行混频，混频后的信号为其中β为混频器增益，混频后的信号再通过低通滤波器滤除高频项，即可得到包含目标信息的待处理信号ud(t)；
采用含干扰源的无线电调频引信系统，并经仿真生成ud(t)信号对应的数据集，按信干噪比(SINR)从-20dB到0dB，每隔5dB生成1×103个数据，总共2.5×104个数据，其中75％用于训练，25％用于验证；为了捕捉信号时频变化特性，使用短时傅里叶变换(STFT)对数据进行预处理，转换为时频图像，STFT将提取ud(t)信号的时频信息得到谱图，由于时域分辨率和频域分辨率无法兼得，为避免出现明显失真，可进一步采用汉明窗，且相邻窗的重叠率为50％；
2)搭建CNN，将预处理后的数据与标签成对输入网络进行离线训练：
CNN包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，根据预处理得到时频图，设置网络输入层的维度为宽度×高度×深度，输出层神经元的个数等于干扰信号的类型数，卷积层层数和池化层层数视实际干扰种类设定，卷积核的大小固定为3×3，卷积后的输出可表示为其中s(i,e)为卷积核对应输出矩阵相应位置元素的值，Nin为输入矩阵个数，Xh为第h个输入矩阵，Wh为卷积核的第h个子卷积核矩阵，b0为偏置矢量，设置卷积层激活函数为ReLU函数，其表达式为fReLU(x)＝max(0,x)，池化层采用最大池化方式，大小为2×2矩阵，步幅为2，全连接层的输出可表示为z＝f(WX+b)，其中f(.)表示激活函数，W表示该层的权重矩阵，X表示上一层的输出向量，b表示该层的偏置矢量，全连接层激活函数为ReLU函数，设置输出层激活函数为Softmax函数，表达式为标签采用one-hot编码，损失函数为多分类交叉熵其中K表示种类数量，yq表示标签，aq表示神经网络的输出；为了避免网络模型过拟合，并得到平滑的训练曲线，在全连接层和部分池化层后加入Dropout层，即在每一个batch的训练中随机减掉一些神经元；设置学习率为0.005，采用随机梯度下降优化算法加快网络收敛速度；对预处理后的时频图进行检测分类，仅需要利用不同干扰源下的时频图来训练网络，并采用监督学习的方法进行线下训练，以实现对不同干扰信号的分类识别；
3)将训练好的网络模型进行线上部署，并通过仿真生成测试数据验证该网络模型的检测性能：
网络模型经过线下训练后，进行线上部署，首先，采用无线电调频引信系统在不同干扰源下，仿真生成测试数据，然后在不同SINR下通过STFT对不同干扰源对应的测试数据进行预处理，作为IR-CNN检测器的输入，检测器的输出为干扰信号的类别；最后，对比输入到网络的干扰类型和检测器识别的干扰类型，测试该网络模型的检测性能。
Claims (1)
1.一种基于卷积神经网络的无线电调频引信干扰信号识别方法，由含干扰源的无线电调频引信系统来实现，该系统包括目标探测器、干扰源和信号处理模块，目标探测器包括发射机和接收机，干扰源包括噪声调幅干扰、噪声调频干扰、正弦波调幅干扰、正弦波调频干扰和方波调幅干扰，信号处理模块包括混频器、低通滤波器和干扰识别-卷积神经网络检测器，设外部噪声为加性高斯白噪声，并忽略系统内部干扰，则系统检测过程包括三个步骤：首先，采用含干扰源的无线电调频引信系统，并经仿真生成数据集，对仿真数据进行预处理；其次，搭建卷积神经网络，将预处理后的数据与标签成对输入网络进行离线训练；最后，将训练好的网络模型进行线上部署，并通过仿真生成测试数据，验证该网络模型的检测性能，其具体步骤如下：
1)采用含干扰源的无线电调频引信系统，经仿真生成数据集，对仿真数据进行预处理，生成时频图像：
在无线电调频引信系统中，调频引信发射信号为其中Uon为发射信号幅值，ω0为调频引信发射信号载波角频率，Δω为最大频移，Ωm为调制信号频率；引信发射信号到达目标，经过目标反射，将目标自身距离和速度信息以信号参数形式加入到自身信号中，形成引信回波信号，可表示为其中Uc为回波信号幅值，/>为延迟时间，r为引信与目标间距离，c为光速；
在经过战场环境中的人为干扰和环境噪声后，接收机接收到的调频引信信号为u(t)＝uc(t)+j(t)+n(t)，其中j(t)为干扰信号，n(t)为加性高斯白噪声，该接收信号进入信号处理模块，此时发射信号uon(t)和接收引信信号u(t)将共同输入到混频器进行混频，混频后的信号为其中β为混频器增益，混频后的信号再通过低通滤波器滤除高频项，即可得到包含目标信息的待处理信号ud(t)；
采用含干扰源的无线电调频引信系统，并经仿真生成ud(t)信号对应的数据集，按信干噪比从-20dB到0dB，每隔5dB生成1×103个数据，总共2.5×104个数据，其中75％用于训练，25％用于验证；为了捕捉信号时频变化特性，使用短时傅里叶变换对数据进行预处理，转换为时频图像，短时傅里叶变换将提取ud(t)信号的时频信息得到谱图，由于时域分辨率和频域分辨率无法兼得，为避免出现明显失真，可进一步采用汉明窗，且相邻窗的重叠率为50％；
2)搭建卷积神经网络，将预处理后的数据与标签成对输入网络进行离线训练：
卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，根据预处理得到时频图，设置网络输入层的维度为宽度×高度×深度，输出层神经元的个数等于干扰信号的类型数，卷积层层数和池化层层数视实际干扰种类设定，卷积核的大小固定为3×3，卷积后的输出可表示为其中s(i,e)为卷积核对应输出矩阵相应位置元素的值，Nin为输入矩阵个数，Xh为第h个输入矩阵，Wh为卷积核的第h个子卷积核矩阵，b0为偏置矢量，设置卷积层激活函数为ReLU函数，其表达式为fReLU(x)＝max(0,x)，池化层采用最大池化方式，大小为2×2矩阵，步幅为2，全连接层的输出可表示为z＝f(WX+b)，其中f(.)表示激活函数，W表示该层的权重矩阵，X表示上一层的输出向量，b表示该层的偏置矢量，全连接层激活函数为ReLU函数，设置输出层激活函数为Softmax函数，表达式为标签采用one-hot编码，损失函数为多分类交叉熵其中K表示种类数量，yq表示标签，aq表示神经网络的输出；为了避免网络模型过拟合，并得到平滑的训练曲线，在全连接层和部分池化层后加入Dropout层，即在每一个batch的训练中随机减掉一些神经元；设置学习率为0.005，采用随机梯度下降优化算法加快网络收敛速度；对预处理后的时频图进行检测分类，仅需要利用不同干扰源下的时频图来训练网络，并采用监督学习的方法进行线下训练，以实现对不同干扰信号的分类识别；
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|---|---|---|---|---|
| CN116318469B (zh) * | 2023-01-09 | 2024-03-22 | 中国电子科技集团公司第三十六研究所 | 非高斯噪声下的通信干扰信号中心频率估计方法和装置 |
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104569946A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-04-29 | 北京理工大学 | 一种基于相关系数的无线电引信抗干扰能力量化表征方法 |
| CN104596369A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-05-06 | 北京理工大学 | 一种基于svm的连续波多普勒无线电引信抗扫频式干扰方法 |
| CN107203782A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-09-26 | 哈尔滨工业大学 | 基于卷积神经网络的大动态信噪比下通信干扰信号识别方法 |
| CN110927706A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-27 | 电子科技大学 | 基于卷积神经网络的雷达干扰检测识别方法 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104596369A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-05-06 | 北京理工大学 | 一种基于svm的连续波多普勒无线电引信抗扫频式干扰方法 |
| CN104569946A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-04-29 | 北京理工大学 | 一种基于相关系数的无线电引信抗干扰能力量化表征方法 |
| CN107203782A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-09-26 | 哈尔滨工业大学 | 基于卷积神经网络的大动态信噪比下通信干扰信号识别方法 |
| CN110927706A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-27 | 电子科技大学 | 基于卷积神经网络的雷达干扰检测识别方法 |
Non-Patent Citations (1)
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| 基于时序及相关检测的调频引信抗扫频干扰方法;孔志杰;郝新红;栗苹;王哲;兵工学报;38(8);1483-1489 * |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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