基于MobileNetV3-SVDD的雷达信号调制方式开集识别

作     者：肖易寒 李航 于祥祯 宋柯 XIAO Yihan;LI Hang;YU Xiangzhen;SONG Ke

作者机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001 上海无线电设备研究所上海201109 

出 版 物：《哈尔滨工程大学学报》 (Journal of Harbin Engineering University)

年 卷 期：2022年第43卷第8期

页      面：1178-1185页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国防科技基础加强计划项目(2019-JCJQ-ZD-067-00) 航空科学基金项目(201801P6004) 

主　　题：调制方式识别 开集识别 时频分析 崔-威廉斯分布 轻量级深度神经网络 MobileNetV3 一类分类器 支持向量数据描述 

摘      要：针对常见雷达信号调制方式识别方法无法识别未知调制方式的问题,本文提出了一种基于MobileNetV3-SVDD的雷达信号调制方式开集识别方法。将不同调制方式的雷达信号转换成时频图像,使用轻量级深度神经网络MobileNetV3网络提取图像特征。基于一类分类器SVDD构建调制方式超球体来测试识别在训练中未出现过的未知调制方式,完成了对雷达信号调制方式的开集识别。实验结果表明:该方法在信噪比等于8 dB时,已知调制方式识别率均达到100%,未知调制方式识别率均达到95%以上,实现了对未知调制方式的有效分类识别。