雷达干扰matlab代码-LPI-Radar-Waveform-Recognition:LPI-雷达-波形识别

雷达干扰matlab代码LPI-雷达-波形识别 在过去十年中广泛出现的汽车雷达面临着各种干扰攻击。 利用低截获概率 (LPI) 雷达波形作为基本解决方案之一，需要在截获接收器上使用准确的波形识别器。 已经研究了许多用于 LPI 雷达波形识别的传统方法，但它们在信道条件恶化的情况下性能不足。 通过利用深度学习 (DL) 来捕获固有的无线电特性，我们开发了卷积神经网络 (CNN)，即 LPI-Net，用于自动雷达波形识别。 特别是，首先使用 Choi-Williams 分布通过时频分析来分析雷达信号。 随后，主要由三个复杂模块组成的 LPI-Net 被构建来学习时频图像的表征特征，其中每个模块都用前面的地图集合构建以获得特征多样性和跳跃连接以保持信息身份. 与源代码相关的研究论文现已发表在 . T. Huynh-The, V. -S. 多安，C.-H。 华，Q. -V。 范，T. -V。 Nguyen 和 D. -S. Kim，“使用 CWD-TFA 进行深度卷积网络的准确 LPI 雷达波形识别”，IEEE 无线通信快报，doi：10.1109/LWC.2021.3075880。 该存储库