基于白鲨优化算法的CNN雷达辐射源识别方法

基于白鲨优化算法的CNN雷达辐射源识别方法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_60703264/article/details/140250611

雷达辐射源识别是电子战领域的关键技术之一，其目标是识别出战场环境中的各种雷达信号，并对其进行分类和定位。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的雷达辐射源识别方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于白鲨优化算法(WSO)的CNN雷达辐射源识别方法，通过优化CNN的超参数并结合数据增强，提高了模型的识别精度和鲁棒性。

内容介绍

1. 引言

雷达辐射源识别是电子战领域的关键技术之一，其目标是识别出战场环境中的各种雷达信号，并对其进行分类和定位。传统雷达辐射源识别方法主要依赖于专家经验和特征提取，但这种方法存在局限性，例如识别精度低、对环境变化敏感等。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的雷达辐射源识别方法逐渐成为研究热点。

近年来，卷积神经网络 (CNN) 在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。CNN具有强大的特征提取能力，能够自动学习数据中的特征，因此被广泛应用于雷达辐射源识别领域。然而，传统的CNN模型训练过程中存在一些问题，例如：

• 超参数优化问题： CNN模型的超参数，例如学习率、卷积核大小、池化层大小等，对模型性能影响很大。传统方法通常使用经验值或网格搜索方法进行优化，效率低且难以找到最优参数。
• 数据增强问题： 雷达辐射源识别任务中，训练数据通常有限，导致模型过拟合。数据增强可以生成新的训练数据，提高模型的泛化能力。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于白鲨优化算法 (WSO) 的CNN雷达辐射源识别方法。WSO算法是一种新型的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。该方法首先利用WSO算法优化CNN的超参数，以提高模型的泛化能力，并通过对训练集进行数据增强，提升模型对不同信噪比和干扰环境的鲁棒性。

2. 白鲨优化算法

白鲨优化算法 (WSO) 是一种模拟白鲨捕食行为的元启发式优化算法。该算法将白鲨种群分为三种角色：攻击者、侦察者和追随者。攻击者负责寻找最优解，侦察者负责探索新的搜索空间，追随者则跟随攻击者和侦察者进行搜索。

WSO算法的具体流程如下：

1. 初始化白鲨种群，并随机分配每个白鲨的初始位置。
2. 计算每个白鲨的适应度值，并根据适应度值对白鲨进行排序。
3. 选择攻击者、侦察者和追随者。
4. 攻击者根据其自身位置和最佳位置进行更新。
5. 侦察者根据其自身位置和随机位置进行更新。
6. 追随者根据攻击者和侦察者的位置进行更新。
7. 重复步骤 3-6，直到满足停止条件。

3. 基于WSO算法的CNN雷达辐射源识别方法

本文提出的方法利用WSO算法优化CNN的超参数，并通过数据增强提高模型的鲁棒性。方法的具体步骤如下：

3.1 超参数优化

WSO算法可以用于优化CNN的超参数，例如学习率、卷积核大小、池化层大小等。将CNN模型的超参数映射到WSO算法的搜索空间，并利用WSO算法搜索最优参数组合。

3.2 数据增强

为了提高模型对不同信噪比和干扰环境的鲁棒性，本文对训练集进行数据增强。常用的数据增强方法包括：

• 噪声添加： 在训练数据中添加噪声，模拟真实环境中的干扰。
• 频率偏移： 对训练数据进行频率偏移，模拟不同频率下的雷达信号。
• 时间拉伸： 对训练数据进行时间拉伸或压缩，模拟不同时间尺度下的雷达信号。

3.3 模型训练与评估

利用优化后的超参数和数据增强后的训练集，对CNN模型进行训练。训练完成后，利用测试集评估模型的识别性能，并与传统的识别方法和其它优化算法进行比较。

运行结果