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-Radar-Waveform-Recognition：LPI-雷达-波形识别

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在过去十年中，随着汽车雷达技术的广泛应用，雷达系统面临着各种干扰攻击的挑战。为了应对这些干扰，低截获概率（LPI）雷达波形成为一种有效的解决方案。然而，在信道条件不佳的情况下，传统的雷达波形识别方法性能往往不足。为此，我们开发了基于深度学习（DL）的卷积神经网络（CNN），命名为LPI-Net，用于自动雷达波形识别。

本项目提供了以下主要功能：

1. 使用Choi-Williams分布（CWD）进行时频分析（TFA），以分析雷达信号。
2. 构建LPI-Net，一种由三个复杂模块组成的卷积神经网络，用于学习时频图像的表征特征。
3. 利用跳跃连接保持信息身份，并通过前面的地图集合构建各个模块，以获得特征多样性。

本项目的研究成果已发表在IEEE无线通信快报，标题为“使用CWD-TFA进行深度卷积网络的准确LPI雷达波形识别”。

使用说明

• 确保已安装MATLAB环境。
• 下载并解压资源文件。
• 在MATLAB中运行主程序，以开始雷达波形识别过程。

技术细节

• 时频分析：采用Choi-Williams分布。
• 深度学习框架：卷积神经网络（CNN）。
• 网络结构：LPI-Net，包含三个复杂模块。

版权声明

本项目及相关资源文件遵循相应的版权法规。未经授权，禁止任何形式的复制、传播和使用。如需使用，请遵守相关法律法规，并与版权持有者联系。

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本项目旨在为广大研究者和工程师提供一个有效的雷达波形识别工具，以提高雷达系统的鲁棒性和可靠性。希望这个项目能为您的研究工作带来帮助。

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