西安电子科技大学学报 ›› 2023, Vol. 50 ›› Issue (6): 62-74.doi: 10.19665/j.issn1001-2400.20231005
收稿日期:
2023-03-07
出版日期:
2023-12-20
发布日期:
2024-01-22
通讯作者:
潘继飞(1978—),男,教授,E-mail:作者简介:
熊敬伟(1995—),男,国防科技大学硕士研究生,E-mail:基金资助:
XIONG Jingwei(),PAN Jifei(),BI Daping(),DU Mingyang()
Received:
2023-03-07
Online:
2023-12-20
Published:
2024-01-22
摘要:
针对低信噪比条件下雷达信号特征提取难、识别稳定性低的问题,提出了一种基于深度分组卷积、多尺度卷积和自注意力机制的雷达行为模式识别算法,在不增加训练难度的情况下提高复杂环境下的识别能力。该算法先采用深度分组卷积在浅层网络分离弱相关的通道,再通过多尺度卷积代替常规卷积实现多维特征的提取,最后利用自注意力机制调整优化不同特征图的权值,抑制低相关和负相关的通道与空间带来的影响。对比实验表明,所提MSCANet在0~50%丢失脉冲和虚假脉冲条件下平均识别率达到约92.25%,与基线网络AlexNet、ConvNet、ResNet、VGGNet相比,准确率提升了约5%~20%,不同雷达行为模式识别稳定,模型具有更好的泛化性和鲁棒性。同时,消融实验证明了深度分组卷积、多尺度卷积和自注意力机制对模式识别的有效性。
中图分类号:
熊敬伟, 潘继飞, 毕大平, 杜明洋. 面向雷达行为识别的多尺度卷积注意力网络[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(6): 62-74.
XIONG Jingwei, PAN Jifei, BI Daping, DU Mingyang. Multi-scale convolutional attention network for radar behavior recognition[J]. Journal of Xidian University, 2023, 50(6): 62-74.
表1
机载多功能雷达行为模式典型参数范围"
行为模式 | PRI/μs | PW/μs | 占空比/% | CPI内脉冲数 | 瞬时带宽/MHz | 重频调制 |
---|---|---|---|---|---|---|
VS | 3.3~10 | 1~3 | 10~30 | 500~2 000 | 0.3~10 | 固定 |
RWS | 3.3~10 | 1~3 | 10~30 | 500~2 000 | 0.3~10 | 组变 |
VRS | 50~165 | 1~20 | 1~25 | 30~256 | 1~10 | 组变 |
MTT | 3.3~125 | 0.1~20 | 0.1~25 | 1~64 | 1~50 | 参差、滑变 |
BR | 3.3~125 | 0.1~20 | 0.1~25 | 1~64 | 1~50 | 正弦周期 |
GMTI | 120~500 | 2~60 | 0.1~25 | 20~256 | 0.5~15 | 参差 |
GMTT | 62~160 | 2~40 | 0.1~25 | 20~256 | 0.5~15 | 参差 |
SSS | 1 000~2 000 | 1~200 | 0.1~10 | 1~8 | 0.2~500 | 参差 |
SST | 500~1 000 | 1~200 | 0.1~20 | 20~256 | 0.2~10 | 参差 |
SAR | 100~1 000 | 3~60 | 1~25 | 70~20 000 | 10~500 | 固定 |
表3
不同网络架构下模型识别性能%"
模型结构 | 丢失脉冲 | 虚假脉冲 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 10% | 20% | 30% | 40% | 50% | 0 | 10% | 20% | 30% | 40% | 50% | |
AlexNet | 70.9 | 76.1 | 81.5 | 84.8 | 85.1 | 82.4 | 70.9 | 83.6 | 90.7 | 93.2 | 92.6 | 89.3 |
ConvNet | 28.4 | 60.2 | 76.1 | 88.3 | 90.3 | 84.5 | 28.4 | 46.4 | 61.4 | 71.3 | 71.5 | 67.5 |
ResNet-18 | 66.5 | 70.6 | 77.8 | 84.5 | 87.8 | 85.6 | 66.5 | 71.5 | 77.1 | 81.4 | 84.8 | 86.1 |
VGGNet | 50.9 | 79.2 | 79.3 | 76.1 | 68.1 | 61.0 | 50.9 | 55.9 | 55.1 | 52.1 | 48.7 | 43.3 |
MSCANet | 98.8 | 96.4 | 93.5 | 91.5 | 88.3 | 82.5 | 98.8 | 94.7 | 86.7 | 83.6 | 81.8 | 79.3 |
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