电讯技术

作者：李伟,朱卫纲,朱霸坤

单位：(航天工程大学 研究生院，北京 101416;航天工程大学 电子与光学工程系，北京 101416)

关键词：认知电子战；辐射源识别；调制类型识别；脉冲神经网络；Tempotron神经元；

基金：电子信息系统复杂电磁环境效应(CEMEE) 国家重点实验室项目(2020Z0203B)

面对日益复杂的电磁环境和层出不穷的新体制雷达，基于人工方式提取雷达辐射源特征难以满足现代认知电子战的需求。为提升雷达辐射源识别的智能化水平，提出一种新的基于脉冲神经网络（Spiking Neuron Network，SNN）进行雷达辐射源调制类型识别的算法。首先利用时频分析的方法，将5种常见雷达时域信号转换为二维灰度图，使用高斯调谐曲线编码器将输入数据转化为脉冲发放时刻，然后传入由Tempotron组成的脉冲神经网络进行识别。仿真实验结果表明脉冲神经网络具有优良的检测精度，功耗较低，验证了该方法的有效性。

来源：2022年第1期

《电讯技术》期刊编辑部

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