针对当前复杂体制雷达辐射源信号识别方法抗噪性能差、识别率低等问题,提出一种基于模糊函数等高线与栈式降噪自编码器的新识别方法.首先对辐射源信号的模糊函数进行高斯滤波并根据线性插值计算等高线,然后采用主成分分析方法降低其特征维度,保留主要模糊能量信息,最后构建深度学习栈式降噪自编码器,学习并提取等高线深层、泛在的特征,并通过Softmax分类器进行分类识别.实验结果表明,该方法在信噪比为0 dB时对6类典型雷达信号的整体平均识别率均保持在99.83％以上,即便是在-6 dB环境中,识别率也可达到83.67％,验证了所提方法在极低信噪比条件下良好的性能和可行性.
雷达辐射源信号 模糊函数 信号识别 深度学习 栈式降噪自编码器