基于小波神经网络的无线电引信目标识别新方法

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时域的方法提取特征稳定性差．求信噪比高，要越来越不适合现代战争日趋复杂的电磁环境．近年来，随着小波理论的发展以及其特有的时频局部特性等诸多优点，其在特征提取、使故障诊断及去噪等诸多领域得到了广泛应用小波变换像变焦显微镜一样可以聚焦到我们感兴趣的时频域，服了传统的傅里叶变。．克换将时域的变化映射到整个频域的缺陷，因而小波变换本质上适合非平稳信号，以锁定信号奇异点，可而无线电引信回波信号属于强非平稳信号，中奇异点则蕴含干扰机开机等信息Ｊ鉴于此，其．小波变换应用
ｆｒｅｉｅｉｓｆｏｗｉｈｓｍｅｅｅｇａａｔｒｃｎｂｘｒｃｅｙｔｍｅｄｍａｎａａｙｉ．Ｔｅｔｒｅｓｇａｏｍａｎｗｔｍｅｓｒ，ｒｍｈｃｏｎｒｙｐｒｍｅｅｓａｅｅｔｔｄｂｉ — ｏｉｎｌｓｓｈ无线电引信，特征提取，神经网络［中图分类号］Ｔ９１Ｔ４［Ｎ１；Ｊ３文献标识码］Ａ［文章编号】６２１９（０００－０４３１７ —２２２１）２０８４４
ＮｅＲａｉｗｄｏＦｕｚｒｅｃｇｉｉｎＢａｅｎａｅｅｕｒｌＮｅｗｏｋｅＴａｇｔＲｅｏｎｔｏｓｄｏＷｖｌｔＮｅａｔｒ
ｉｔｃｅｖｌｔｎｕａｅｗｏｋ．Ｔｈｆｅｔｅｓｆｔｅｈｄｉｅｉｉｄｂｙａｔｐｉａａｉｕｅｓｇａｓｗｉｆｓｄｅｅｔｄｂｙｗａｅｅｅｒｌｎｔｒｅｅｆｃｉｎｅｓｏｈｅｍｔｏｓｖｒｆｙｃｌｒｄｏｆｚｉｎｌｔｄｉ－ｖｅｈ
ｆｒｎｉｎｌｏＮｏｓｔ（ＮＲ）ｈｘｅｉｎａｅｕｔｓｏａＳｒｃｓｅｙｔｅｍｅｈｄｃｌｒａｈ一７ｄｅｅｔＳｇａ— — ｉＲａｉＳｔｅｏ．ＴｅｅｐｒｍｅｔｌｓｌｈｗｔｔＮＲｐｏｅｓｄｂｈｔｏａｌｅｃｒｓｈＢ．
ＳｈｎＪａｆｎ，ａａｉｎｅｇ。ＺｈｉＢｏ
（．ｏｅｅｏｌｃｏｉＥｇｎｅｉｇａｊｇＵｉｅｉｆｏｔａｄｒｌｏｕｉｔｎ，Ｎｎｉｇ２００Ｃｉａ１Ｃｌｇｆｅｔｎｃｎｉｅｒ，Ｎｎｉｎｒｔｏｓｎｅｃｍｍｎｃｉｓａｊ１０３，ｈｎ；ｌＥｒｎｎｖｓｙＰｓｅａｏｎ２ＳｈｏｏｏｐｔｎｏｍｕｉａｏｎｉｅｉｇｉｎｎｈｈａＵｉｒｉ，ｕｈｎ１３０，ｈｎ）．ｃｏｌｆｍｕｅａｄＣｍｎｃｔｎＥｇｎｒ，ＬａｉｇＳｉｕｎｅｔＦｓｕ１０１ＣｉａＣｒｉｅｎｏｖｓｙ
Ｖｏ．０Ｎｏ２１１．
Ｊｎ．０１ｕ２０
基于小波神经网络的无线电引信目标识别新方法
单剑锋翟波，
（．１南京邮电大学电子科学与Ｔ程学院，江苏南京２００；．１０３２辽宁石油化工大学计算机通信工程学院，辽宁抚顺１３０）１０１
［要］设计了基于小波神经网络的无线电引信目摘标识别新方法．根据无线电引信回波多普勒信号功率主要集中在低频部
分的特点，对淹没在噪声中的无线电引信回波信号进行小波分解，提取在不同频带内信号能量作为特征，用小波神经网络对目标进行检测．针对不同信噪比，某典型无线电引信回波信号进行定量研究，对实验结果表明该方法处理信号信噪比达一Ｂ７ｄ．
Ｋｅｏｄ：ａｅｔｒｎｆｒ（）ｒｄｚ，ｅｔｒｅｔｃｏ，ｅｒｅｗｒｙｗｒｓｗｖｌａｓｍｗＴ，ａｉｆｅｆｕｅｘａｔｎｎｕａｎｔｏｋｅｔｏｏｕａｒｉｌ
传统无线电引信利用回波多普勒信号的幅值和增幅速率等特征进行特征提取和目标识别，种基于这
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｎｅａｉｆｚａｇｔｒｃｇｉｏａｅｎｗａｅｅｎｕａｅｗｏｋｉｄｓｕｓｄｉｈｓｐｐｒｈａｉｕｅｗｒｄｏｕｅｔｒｅｅｏｎｔｎｂｓｄｏｖｌｔｅｒｌｎｔｒｓｉｃｓｅｎｔｉａｅ．Ｔｅｒｄｏｆｚｉ
第１０卷第２期
２１００年６月
南京师范大学学报（程技术版）工
ＪＵＮＬＯＡＪＧＮＲＡＮＶＲＩ（ＮＩＥＲＮＮＥＨＯＯＹＥＩＩＮＯＲＡＦＮＮＩＯＭＬＵＩＥＳＹＥＧＮＥＩＧＡＤＴＣＮＬＧＤＴＯ）ＮＴ
ｓｇａｓｆｒｔｄｃｍｐｓｄｂｙｗａｅｅｒｎｆｒ，ａｄｎｔｉａｉｉｎｌｉｓｅｏｏｅｖｌｔｔａｓｏｍｉｎｏｈｓｂｓｓ，ｔｅｅｏｏｅｏｆｉｉｉｎｔｒｒｃｎｔｕｔｄｏｈｄｃｍｐｓｄｃｅｆｃｃｅｓａｅｅｏｓｒｃｅｔ