基于SPWVD和改进AlexNet的复合干扰识别

摘要

针对现代电子战电磁环境复杂,复合干扰信号有效特征难提取,识别难度大的问题,提出了一种基于伪平滑魏格纳-威利分布(Smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)和改进AlexNet的复合干扰识别算法.该算法利用SPWVD对复合干扰信号进行时频分析,再利用图像处理技术对时频特征进行降维,最后结合改进的AlexNet模型,采用多个小的卷积核替代大的卷积核,删除全连接层7和局部响应归一化模块等手段,来减小网络参数从而加快计算速度,完成复合干扰信号的识别.仿真结果表明,在干(信)噪比为0 dB时,目标信号和6种复合干扰信号的识别率均在90％以上.与AlexNet模型相比,改进后的网络在识别准确率上有明显提高.