基于深度学习的雷达信号目标识别方法研究.pdf

第 17 期2023 年 9 月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.17September,2023作者简介:邹正(1988),男,江苏南京人,工程师,硕士;研究方向:雷达信号处理。基于深度学习的雷达信号目标识别方法研究邹 正(南京船舶雷达研究所,江苏 南京 210000)摘要:雷达信号目标识别是智能感知领域的重要研究方向。传统方法在处理复杂场景和多目标识别时存在局限性,而深度学习方法以其强大的表达能力和自适应性在雷达信号目标识别中展现出巨大潜力。文章通过综合分析深度学习在雷达信号目标识别中的应用,探讨了数据预处理、深度学习模型选择、目标检测和分类方法、目标跟踪和预测方法以及深度学习与传统方法的融合策略等关键问题,重点讨论了深度学习模型的优化和改进方法。关键词:雷达信号;目标识别;深度学习中图分类号:TN957.52;TP18 文献标志码:A0 引言 雷达信号目标识别作为智能感知和决策的重要环节,在军事、交通、安防等领域具有广泛应用。传统的基于规则和特征工程的方法在处理复杂场景和多目标识别时存在局限性,需要大量的人工干预和专业知识。而深度学习方法以其强大的表达能力和自适应性,逐渐成为雷达信号目标识别的主流方法。1 雷达信号目标识别概述1.1 雷达信号的基本原理和特点 雷达是一种利用电磁波进行目标探测和测距的技术,通过发射和接收反射信号来确定目标的存在和位置。雷达利用时延计算目标距离,通过测量频率变化推断目标速度,利用相位差测量目标角度。不同目标反射特性不同,如反射系数和散射截面,可用于目标识别和分类。雷达具有探测距离远、测量精度高、能适应不同环境和天气条件等特点。1.2 传统方法的局限性和挑战 传统的雷达信号目标识别方法主要依赖于规则和特征工程,需要人工提取和设计与目标相关的特征,并使用分类器进行目标识别。然而,传统方法存在一系列局限性和挑战。首先,特征表示困难,传统方法需要依赖领域专家进行手工设计特征,这将耗费大量时间和人力,并且无法充分表达目标的复杂特征。其次,在复杂的雷达场景中,如存在多目标、目标重叠和目标遮挡等问题,传统方法往往难以准确地进行目标识别。最后,传统方法对于信号的噪声、干扰和变化非常敏感,鲁棒性和泛化能力有限。1.3 深度学习在目标识别中的优势 深度学习作为一种基于人工神经网络的机器学习方法,在目标识别中展现出许多优势。首先,深度学习能够自动学习特征表示,避免了传统方法中人工设计特征的困难和耗时。其次,深度学习模型具有强大的表达能力,能够有效捕捉复杂目标的特征和关系。其次,深度学习模型具有较强的鲁棒性和泛化能力,对于噪声和信号变化具有一定的容忍度,并且在不同场景下能够展现出较好的性能。此外,深度学习方法能够利用大规模数据进行训练,充分利用数据可以提高模型的性能。最后,深度学习方法实现了端到端的学习和优化,从原始数据直接到最终目标识别结果,简化了传统方法中多个阶段和手工调整的过程1。2 深度学习在雷达信号目标识别中的应用 如图 1 所示,深度学习在雷达信号目标识别中的应用主要包括数据预处理、深度学习网络模型、目标检测等步骤。图 1 深度学习在雷达信号目标识别中的应用流程2.1 数据预处理2.1.1 数据采集 雷达系统通过发射电磁波并接收其反射信号来获取目标信息。在目标识别任务中,需要采集大量的雷达信号数据作为训练样本。数据采集的过程中需要考虑雷达系统的参数设置,如发射功率、脉冲宽度、重复频率等,以及采样率和采样精度等因素,以确保获取到高质量的数据。2.1.2 信号去噪 雷达信号可能受到各种干扰和噪声的影响,如天气影响、多径效应、杂波干扰等。在深度学习应用中,信号的去噪是一项重要的预处理任务,可以提高后续任务的准确性和鲁棒性。常见的去噪方法包括滤波算法、小波变换、自适应滤波等,可以通过抑制噪声和保留目标信号特征来增强数据质量。2.1.3 特征提取 深度学习模型需要从原始数据中学习到有用的特征表示。在雷达信号目标识别中,特征提取是一个关键的步骤,它的目标是将原始的雷达信号转化为能够有效区分目标的特征表示。传统方法中,特征的设计和提取通常依赖领域专家的经验和知识,但这种方式往往限制了模型的表达能力。而深度学习通过自动学习特征表示,能够从原始数据中提取出更加复杂61第 17 期2023 年 9 月无线互联科技电子通信No.17September,2023和高级的特征,从而提高目标识别的准确性。2.2 深度学习模型选择2.2.1 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络(CNN)是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的深度学习模型,在雷达信号目标识别中取得了良好的效果。CNN 通过卷积层和池化层来提取输入数据中的空间特征,并通过全连接层进行分类或回归。在雷达信号目标识别中,将雷达信号转化为时频图像作为输入,卷积神经网络可以有效地学习到图像中的特征表示,如目标的形状、纹理和边缘等。此外,卷积神经网络还可以通过堆叠多个卷积层和全连接层来增加模型的深度和表达能力,提高目标识别的准确性。2.2.2 循环神经网络(RNN)循环神经网络(RNN)是一种适用于序列数据建模的深度学习模型,在雷达信号目标识别中具有重要的应用。雷达信号通常是一系列时序数据的序列,循环神经网络可以有效地建模序列中的时间依赖关系。RNN 的核心是记忆单元,可以捕捉到序列数据中的长期依赖关系。在雷达信号目标识别中,循环神经网络可以接收序列数据作为输入,并通过记忆单元的状态传递和更新来学习到序列中的特征和模式。通过对序列数据的建模和学习,循环神经网络可以实现对雷达信号中的目标进行分类、跟踪和预测2。除了卷积神经网络和循环神经网络,还有其他深度学习模型也可以在雷达信号目标识别中应用,如自编码器、长短期记忆网络等。2.3 目标检测和分类方法2.3.1 YOLO YOLO 是一种流行的实时目标检测方法,通过将目标检测任务转化为回归问题来实现高效的目标检测。YOLO 将输入图像分割成网格,并在每个网格中预测目标的边界框和类别概率。相比于传统的滑动窗口方法,YOLO 具有更快的速度和更好的准确性,适用于实时的雷达目标检测。2.3.2 SSD SSD 是一种基于深度学习的目标检测方法,它通过在不同层次的特征图上预测目标的边界框和类别概率来实现目标检测。SSD 采用多尺度的特征图来检测不同大小的目标,并使用先验框来提高目标检测的准确性。SSD 具有较高的检测精度和较快的检测速度,在雷达信号目标识别中得到广泛应用。2.3.3 Faster R-CNN Faster R-CNN 是一种基于区域的卷积神经网络方法,它通过引入候选区域生成网络来实现目标检测。如图 2 所示,Faster R-CNN 首先使用候选区域生成网络来提取候选目标区域,然后对这些候选区域进行目标的分类和边界框的回归。Faster R-CNN 在目标检测精度和定位准确性上取得了很好的效果,并在雷达信号目标识别中具有较强的应用能力。图 2 Faster R-CNN 的检测流程2.4 目标跟踪和预测方法2.4.1 多目标跟踪 多目标跟踪是指同时追踪场景中多个目标的位置和轨迹。在雷达信号目标识别中,多目标跟踪可以通过结合目标检测和关联算法来实现。使用目标检测方法检测出场景中的目标,然后利用关联算法将目标在不同帧之间进行关联,形成目标的轨迹。常用的多目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。2.4.2 序列建模 序列建模方法利用目标的历史轨迹信息进行目标的跟踪和预测。这种方法可以通过循环神经网络或长短时记忆网络(LSTM)等模型来建模目标的时间序列数据。通过学习目标的运动规律和轨迹模式,可以进行目标位置的预测和轨迹的推断3。2.4.3 运动模型和预测算法 运动模型和预测算法通过对目标的运动特性进行建模,预测目标在未来的位置。这种方法可以基于物理模型、统计学模型或深度学习模型来进行目标位置的预测。常见的运动模型包括线性模型、非线性模型和时空模型等。2.5 深度学习与传统方法的融合策略2.5.1 特征融合 将深度学习提取的高级特征与传统方法提取的手工设计特征进行融合,可以充分利用两者的优势。深度学习可以学习到复杂的特征表示,而传统方法可以提供人工设计的专业知识。融合特征可以通过级联、拼接或加权等方式进行,以提高目标识别的准确性和鲁棒性。2.5.2 结果融合 将深度学习和传统方法分别得到的目标识别结果进行融合,可以得到更可靠的最终结果。可以采用投票、加权平均或基于置信度的融合方法,根据各自方法的性能和置信度进行决策,以提高目标识别的准确性和鲁棒性。71第 17 期2023 年 9 月无线互联科技电子通信No.17September,20232.5.3 增强学习 使用深度强化学习的方法,结合传统方法进行目标识别的决策和优化。通过与环境交互,深度强化学习可以学习到最优的决策策略,以改进目标识别的性能。传统方法可以提供先验知识和规则,帮助深度强化学习模型进行决策和学习的引导。2.5.4 分阶段融合 将深度学习和传统方法分别应用于目标识别的不同阶段,例如使用深度学习进行特征提取,然后使用传统方法进行目标检测和分类。这样可以充分发挥深度学习在特征学习方面的优势,同时利用传统方法在目标检测和分类方面的稳定性和可解释性4。3 深度学习方法的优化和改进3.1 数据增强和预处理策略 数据增强是雷达信号目标识别中常用的优化策略之一,旨在通过对原始数据进行各种变换和扩充来增加训练样本的多样性,以提高深度学习模型的泛化能力。在雷达信号目标识别中,常见的数据增强和预处理策略包括几何变换(如平移、旋转、缩放和翻转)来模拟目标在不同位置和角度下的观测情况,增加模型对目标位置和姿态的鲁棒性;噪声添加来模拟实际场景中的干扰和噪声情况,提高模型对噪声的鲁棒性;数据平衡通过欠采样、过采样或生成合成样本等方法来平衡不平衡的数据集,提高模型对少数类别的学习能力;数据标准化对雷达信号进行均值归一化和方差归一化处理,确保不同样本具有相似的数据分布,有利于模型的训练和收敛。3.2 深度模型的结构优化和参数调整 深度模型的结构优化和参数调整是提高雷达信号目标识别中深度学习模型性能的重要手段。针对具体问题和需求,可以进行以下优化和改进策略:首先,设计适合问题的深度模型结构,考虑增加、减少或改变网络层的结构和连接方式,以提高模型的表达能力和学习能力。其次,选择适当的激活函数,引入非线性能力,常用的激活函数包括 ReLU、Leaky ReLU和 ELU 等,根据具体情况选择合适的激活函数。另外,为了避免过拟合现象,可以采用正则化技术来约束模型的复杂度,如 L1 和 L2 正则化、Dropout 和批归一化等方法。最后,通过调整模型的超参数和优化算法的参数,如学习率、批大小和优化器的选择,可以优化模型的收敛速度和性能。3.3 迁移学习和模型融合方法 迁移学习和模型融合是深度学习在雷达信号目标识别中的另外两种重要的优化策略。迁移学习可以通过微调预训练模型或利用预训练模型作为特征提取器来加速模型训练并提高性能。微调预训练模型可以利用预训练模型在大规模数据集上学到的特征表示进行模型初始化,然后在雷达信号目标识别任务上进行微调,以提高模型在小样本任务上的泛化能力5。另一方面,使用预训练模型作为特征提取器可以提取雷达信号的特征表示,并将这些特征输入到新的分类器中进行训练,从而加快模型的训练速度。4 结语 综上所述,深度学习在雷达信号目标识别中具有广泛的应用和潜力。通过深度学习模型,可以自动学习和提取雷达信号中的特征,并实现目标的检测、分类、跟踪和预测等任务。与传统方法相比,深度学习具有自动特征学习、强大的表达能力、鲁棒性和泛化能力等优势。参考文献1宋海凌,孙宇航,何良,等.雷达回波信号的深度学习目标检测识别方法研究J.战术导弹技术,2021(2):117-126.2刘明骞,廖桂悦,宫丰奎,等.一种基于深度学习网络 的 雷 达 信 号 工 作 模 式 识 别 方 法 及 系 统:CN112036239AP.2020-12-04.3金炜东,陈春利.基于集成深度学习的雷达信号分选研究J.系统仿真学报,2019(9):1868-1874.4王功明,陈世文,黄洁,等.基于迁移深度学习的雷达信号分选识别J.计算机科学与应用,2019(9):1761-1778.5王俊,郑彤,雷鹏,等.深度学习在雷达中的研究综述J.雷达学报,2018(4):395-411.(编辑 李春燕)Research on radar signal target recognition method based on deep learningZou Zheng Nanjing Ship Radar Research Institute Nanjing 210000 China Abstract Radar signal target recognition is an important research direction in the field of intelligent perception.Traditional methods have limitations when dealing with complex scenes and multi-target recognition while deep learning method shows great potential in radar signal target recognition with its strong expressiveness and adaptability.This paper comprehensively analyzes the application of deep learning in radar signal target recognition and discusses the key issues such as data preprocessing deep learning model selection target detection and classification methods target tracking and prediction methods and the fusion strategy of deep learning and traditional methods.At the same time the optimization and improvement methods of deep learning model are discussed.Key words radar signal target recognition deep learning81