基于深度學(xué)習(xí)的雷達信號目標(biāo)識別方法研究

摘要：雷達信號目標(biāo)識別是智能感知領(lǐng)域的重要研究方向。傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)識別時存在局限性，而深度學(xué)習(xí)方法以其強大的表達能力和自適應(yīng)性在雷達信號目標(biāo)識別中展現(xiàn)出巨大潛力。文章通過綜合分析深度學(xué)習(xí)在雷達信號目標(biāo)識別中的應(yīng)用，探討了數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)模型選擇、目標(biāo)檢測和分類方法、目標(biāo)跟蹤和預(yù)測方法以及深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的融合策略等關(guān)鍵問題，重點討論了深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化和改進方法。

關(guān)鍵詞：雷達信號；目標(biāo)識別；深度學(xué)習(xí)

中圖分類號：TN957.52；TP18文獻標(biāo)志碼：A

0 引言

雷達信號目標(biāo)識別作為智能感知和決策的重要環(huán)節(jié)，在軍事、交通、安防等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的基于規(guī)則和特征工程的方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)識別時存在局限性，需要大量的人工干預(yù)和專業(yè)知識。而深度學(xué)習(xí)方法以其強大的表達能力和自適應(yīng)性，逐漸成為雷達信號目標(biāo)識別的主流方法。

1 雷達信號目標(biāo)識別概述

1.1 雷達信號的基本原理和特點

雷達是一種利用電磁波進行目標(biāo)探測和測距的技術(shù)，通過發(fā)射和接收反射信號來確定目標(biāo)的存在和位置。雷達利用時延計算目標(biāo)距離，通過測量頻率變化推斷目標(biāo)速度，利用相位差測量目標(biāo)角度。不同目標(biāo)反射特性不同，如反射系數(shù)和散射截面，可用于目標(biāo)識別和分類。雷達具有探測距離遠、測量精度高、能適應(yīng)不同環(huán)境和天氣條件等特點。

1.2 傳統(tǒng)方法的局限性和挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的雷達信號目標(biāo)識別方法主要依賴于規(guī)則和特征工程，需要人工提取和設(shè)計與目標(biāo)相關(guān)的特征，并使用分類器進行目標(biāo)識別。然而，傳統(tǒng)方法存在一系列局限性和挑戰(zhàn)。首先，特征表示困難，傳統(tǒng)方法需要依賴領(lǐng)域?qū)＜疫M行手工設(shè)計特征，這將耗費大量時間和人力，并且無法充分表達目標(biāo)的復(fù)雜特征。其次，在復(fù)雜的雷達場景中，如存在多目標(biāo)、目標(biāo)重疊和目標(biāo)遮擋等問題，傳統(tǒng)方法往往難以準(zhǔn)確地進行目標(biāo)識別。最后，傳統(tǒng)方法對于信號的噪聲、干擾和變化非常敏感，魯棒性和泛化能力有限。

1.3 深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)識別中的優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)作為一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，在目標(biāo)識別中展現(xiàn)出許多優(yōu)勢。首先，深度學(xué)習(xí)能夠自動學(xué)習(xí)特征表示，避免了傳統(tǒng)方法中人工設(shè)計特征的困難和耗時。其次，深度學(xué)習(xí)模型具有強大的表達能力，能夠有效捕捉復(fù)雜目標(biāo)的特征和關(guān)系。其次，深度學(xué)習(xí)模型具有較強的魯棒性和泛化能力，對于噪聲和信號變化具有一定的容忍度，并且在不同場景下能夠展現(xiàn)出較好的性能。此外，深度學(xué)習(xí)方法能夠利用大規(guī)模數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，充分利用數(shù)據(jù)可以提高模型的性能。最后，深度學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)了端到端的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，從原始數(shù)據(jù)直接到最終目標(biāo)識別結(jié)果，簡化了傳統(tǒng)方法中多個階段和手工調(diào)整的過程［1］。

2 深度學(xué)習(xí)在雷達信號目標(biāo)識別中的應(yīng)用

如圖1所示，深度學(xué)習(xí)在雷達信號目標(biāo)識別中的應(yīng)用主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型、目標(biāo)檢測等步驟。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1.1 數(shù)據(jù)采集

雷達系統(tǒng)通過發(fā)射電磁波并接收其反射信號來獲取目標(biāo)信息。在目標(biāo)識別任務(wù)中，需要采集大量的雷達信號數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。數(shù)據(jù)采集的過程中需要考慮雷達系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置，如發(fā)射功率、脈沖寬度、重復(fù)頻率等，以及采樣率和采樣精度等因素，以確保獲取到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

2.1.2 信號去噪

雷達信號可能受到各種干擾和噪聲的影響，如天氣影響、多徑效應(yīng)、雜波干擾等。在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中，信號的去噪是一項重要的預(yù)處理任務(wù)，可以提高后續(xù)任務(wù)的準(zhǔn)確性和魯棒性。常見的去噪方法包括濾波算法、小波變換、自適應(yīng)濾波等，可以通過抑制噪聲和保留目標(biāo)信號特征來增強數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2.1.3 特征提取

深度學(xué)習(xí)模型需要從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有用的特征表示。在雷達信號目標(biāo)識別中，特征提取是一個關(guān)鍵的步驟，它的目標(biāo)是將原始的雷達信號轉(zhuǎn)化為能夠有效區(qū)分目標(biāo)的特征表示。傳統(tǒng)方法中，特征的設(shè)計和提取通常依賴領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗和知識，但這種方式往往限制了模型的表達能力。而深度學(xué)習(xí)通過自動學(xué)習(xí)特征表示，能夠從原始數(shù)據(jù)中提取出更加復(fù)雜和高級的特征，從而提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性。

2.2 深度學(xué)習(xí)模型選擇

2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種廣泛應(yīng)用于圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型，在雷達信號目標(biāo)識別中取得了良好的效果。CNN通過卷積層和池化層來提取輸入數(shù)據(jù)中的空間特征，并通過全連接層進行分類或回歸。在雷達信號目標(biāo)識別中，將雷達信號轉(zhuǎn)化為時頻圖像作為輸入，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地學(xué)習(xí)到圖像中的特征表示，如目標(biāo)的形狀、紋理和邊緣等。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以通過堆疊多個卷積層和全連接層來增加模型的深度和表達能力，提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性。

2.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種適用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)模型，在雷達信號目標(biāo)識別中具有重要的應(yīng)用。雷達信號通常是一系列時序數(shù)據(jù)的序列，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地建模序列中的時間依賴關(guān)系。RNN的核心是記憶單元，可以捕捉到序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。在雷達信號目標(biāo)識別中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以接收序列數(shù)據(jù)作為輸入，并通過記憶單元的狀態(tài)傳遞和更新來學(xué)習(xí)到序列中的特征和模式。通過對序列數(shù)據(jù)的建模和學(xué)習(xí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)對雷達信號中的目標(biāo)進行分類、跟蹤和預(yù)測［2］。

除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他深度學(xué)習(xí)模型也可以在雷達信號目標(biāo)識別中應(yīng)用，如自編碼器、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)等。

2.3 目標(biāo)檢測和分類方法

2.3.1 YOLO

YOLO是一種流行的實時目標(biāo)檢測方法，通過將目標(biāo)檢測任務(wù)轉(zhuǎn)化為回歸問題來實現(xiàn)高效的目標(biāo)檢測。YOLO將輸入圖像分割成網(wǎng)格，并在每個網(wǎng)格中預(yù)測目標(biāo)的邊界框和類別概率。相比于傳統(tǒng)的滑動窗口方法，YOLO具有更快的速度和更好的準(zhǔn)確性，適用于實時的雷達目標(biāo)檢測。

2.3.2 SSD

SSD是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法，它通過在不同層次的特征圖上預(yù)測目標(biāo)的邊界框和類別概率來實現(xiàn)目標(biāo)檢測。SSD采用多尺度的特征圖來檢測不同大小的目標(biāo)，并使用先驗框來提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。SSD具有較高的檢測精度和較快的檢測速度，在雷達信號目標(biāo)識別中得到廣泛應(yīng)用。

2.3.3 Faster R-CNN

Faster R-CNN是一種基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，它通過引入候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)目標(biāo)檢測。如圖2所示，F(xiàn)aster R-CNN首先使用候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)來提取候選目標(biāo)區(qū)域，然后對這些候選區(qū)域進行目標(biāo)的分類和邊界框的回歸。Faster R-CNN在目標(biāo)檢測精度和定位準(zhǔn)確性上取得了很好的效果，并在雷達信號目標(biāo)識別中具有較強的應(yīng)用能力。

2.4 目標(biāo)跟蹤和預(yù)測方法

2.4.1 多目標(biāo)跟蹤

多目標(biāo)跟蹤是指同時追蹤場景中多個目標(biāo)的位置和軌跡。在雷達信號目標(biāo)識別中，多目標(biāo)跟蹤可以通過結(jié)合目標(biāo)檢測和關(guān)聯(lián)算法來實現(xiàn)。使用目標(biāo)檢測方法檢測出場景中的目標(biāo)，然后利用關(guān)聯(lián)算法將目標(biāo)在不同幀之間進行關(guān)聯(lián)，形成目標(biāo)的軌跡。常用的多目標(biāo)跟蹤算法包括卡爾曼濾波器、粒子濾波器和相關(guān)濾波器等。

2.4.2 序列建模

序列建模方法利用目標(biāo)的歷史軌跡信息進行目標(biāo)的跟蹤和預(yù)測。這種方法可以通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等模型來建模目標(biāo)的時間序列數(shù)據(jù)。通過學(xué)習(xí)目標(biāo)的運動規(guī)律和軌跡模式，可以進行目標(biāo)位置的預(yù)測和軌跡的推斷［3］。

2.4.3 運動模型和預(yù)測算法

運動模型和預(yù)測算法通過對目標(biāo)的運動特性進行建模，預(yù)測目標(biāo)在未來的位置。這種方法可以基于物理模型、統(tǒng)計學(xué)模型或深度學(xué)習(xí)模型來進行目標(biāo)位置的預(yù)測。常見的運動模型包括線性模型、非線性模型和時空模型等。

2.5 深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的融合策略

2.5.1 特征融合

將深度學(xué)習(xí)提取的高級特征與傳統(tǒng)方法提取的手工設(shè)計特征進行融合，可以充分利用兩者的優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示，而傳統(tǒng)方法可以提供人工設(shè)計的專業(yè)知識。融合特征可以通過級聯(lián)、拼接或加權(quán)等方式進行，以提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

2.5.2 結(jié)果融合

將深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法分別得到的目標(biāo)識別結(jié)果進行融合，可以得到更可靠的最終結(jié)果。可以采用投票、加權(quán)平均或基于置信度的融合方法，根據(jù)各自方法的性能和置信度進行決策，以提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

2.5.3 增強學(xué)習(xí)

使用深度強化學(xué)習(xí)的方法，結(jié)合傳統(tǒng)方法進行目標(biāo)識別的決策和優(yōu)化。通過與環(huán)境交互，深度強化學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略，以改進目標(biāo)識別的性能。傳統(tǒng)方法可以提供先驗知識和規(guī)則，幫助深度強化學(xué)習(xí)模型進行決策和學(xué)習(xí)的引導(dǎo)。

2.5.4 分階段融合

將深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法分別應(yīng)用于目標(biāo)識別的不同階段，例如使用深度學(xué)習(xí)進行特征提取，然后使用傳統(tǒng)方法進行目標(biāo)檢測和分類。這樣可以充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)在特征學(xué)習(xí)方面的優(yōu)勢，同時利用傳統(tǒng)方法在目標(biāo)檢測和分類方面的穩(wěn)定性和可解釋性［4］。

3 深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)化和改進

3.1 數(shù)據(jù)增強和預(yù)處理策略

數(shù)據(jù)增強是雷達信號目標(biāo)識別中常用的優(yōu)化策略之一，旨在通過對原始數(shù)據(jù)進行各種變換和擴充來增加訓(xùn)練樣本的多樣性，以提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力。在雷達信號目標(biāo)識別中，常見的數(shù)據(jù)增強和預(yù)處理策略包括幾何變換（如平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和翻轉(zhuǎn)）來模擬目標(biāo)在不同位置和角度下的觀測情況，增加模型對目標(biāo)位置和姿態(tài)的魯棒性；噪聲添加來模擬實際場景中的干擾和噪聲情況，提高模型對噪聲的魯棒性；數(shù)據(jù)平衡通過欠采樣、過采樣或生成合成樣本等方法來平衡不平衡的數(shù)據(jù)集，提高模型對少數(shù)類別的學(xué)習(xí)能力；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化對雷達信號進行均值歸一化和方差歸一化處理，確保不同樣本具有相似的數(shù)據(jù)分布，有利于模型的訓(xùn)練和收斂。

3.2 深度模型的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整

深度模型的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整是提高雷達信號目標(biāo)識別中深度學(xué)習(xí)模型性能的重要手段。針對具體問題和需求，可以進行以下優(yōu)化和改進策略：首先，設(shè)計適合問題的深度模型結(jié)構(gòu)，考慮增加、減少或改變網(wǎng)絡(luò)層的結(jié)構(gòu)和連接方式，以提高模型的表達能力和學(xué)習(xí)能力。其次，選擇適當(dāng)?shù)募せ詈瘮?shù)，引入非線性能力，常用的激活函數(shù)包括ReLU、Leaky ReLU和ELU等，根據(jù)具體情況選擇合適的激活函數(shù)。另外，為了避免過擬合現(xiàn)象，可以采用正則化技術(shù)來約束模型的復(fù)雜度，如L1和L2正則化、Dropout和批歸一化等方法。最后，通過調(diào)整模型的超參數(shù)和優(yōu)化算法的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批大小和優(yōu)化器的選擇，可以優(yōu)化模型的收斂速度和性能。

3.3 遷移學(xué)習(xí)和模型融合方法

遷移學(xué)習(xí)和模型融合是深度學(xué)習(xí)在雷達信號目標(biāo)識別中的另外兩種重要的優(yōu)化策略。遷移學(xué)習(xí)可以通過微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型或利用預(yù)訓(xùn)練模型作為特征提取器來加速模型訓(xùn)練并提高性能。微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型可以利用預(yù)訓(xùn)練模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上學(xué)到的特征表示進行模型初始化，然后在雷達信號目標(biāo)識別任務(wù)上進行微調(diào)，以提高模型在小樣本任務(wù)上的泛化能力［5］。另一方面，使用預(yù)訓(xùn)練模型作為特征提取器可以提取雷達信號的特征表示，并將這些特征輸入到新的分類器中進行訓(xùn)練，從而加快模型的訓(xùn)練速度。

4 結(jié)語

綜上所述，深度學(xué)習(xí)在雷達信號目標(biāo)識別中具有廣泛的應(yīng)用和潛力。通過深度學(xué)習(xí)模型，可以自動學(xué)習(xí)和提取雷達信號中的特征，并實現(xiàn)目標(biāo)的檢測、分類、跟蹤和預(yù)測等任務(wù)。與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)具有自動特征學(xué)習(xí)、強大的表達能力、魯棒性和泛化能力等優(yōu)勢。

參考文獻

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Research on radar signal target recognition method based on deep learning

ZouZheng

（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 learning