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基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着现代通信技术的快速发展，雷达技术的应用越来越广泛。雷达侦测能力强，无需照明，覆盖范围广，在军事、民用等领域具有重要的作用。但是，雷达信号的传输具有安全隐患，为了维护国家安全和利益，需要对违法违规的无线电设备进行管控。目前，针对雷达辐射源个体识别技术研究还不够深入。因此，我们开展了本次研究，基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术研究，旨在为雷达信号的传输保护提供技术支持和保障。
二、研究内容
本研究将主要涉及以下部分：
1.雷达信号收集：采集带有噪声的雷达信号，对信号进行预处理，提取出有效信号。
2.特征提取：利用深度学习算法，提取高维特征，降低特征的冗余度，保留最大信息量。本研究将采用卷积神经网络和循环神经网络进行特征提取。
3.模型训练：将提取到的特征用于模型训练，训练过程中将产生准确度、召回率、F1值等评价指标，并通过反向传播进行优化。
4.辐射源识别：通过训练好的模型，对未知的辐射源进行识别。
三、研究难点
本研究的难点主要包括以下几点：
1.信号噪声的干扰：雷达信号受到环境和设备等多方面因素的影响，存在大量噪声干扰，需要通过预处理方法将信噪比提高，并过滤掉无用的信号。
2.高维度特征提取：传统的特征提取方法中，特征的维数大大降低了识别的准确性，而深度学习可以自动进行有效的特征提取，但是如何选择适合的网络结构和超参数，提高训练效率，是本研究的难点。
3.超大规模数据的处理：现实中存在大量的辐射源，而且辐射源产生的信号种类多，数量大，需要处理的数据量会比较庞大。
四、研究方法
本研究将采用深度学习方法，利用卷积神经网络和循环神经网络进行特征提取，通过Softmax分类器对雷达辐射源进行个体识别。具体流程如下：
1.数据的收集和预处理：收集实际生产环境、不同位置、不同辐射源产生的雷达信号。
2.特征提取：提取特征是深度学习的核心步骤，卷积神经网络（CNN）可以提取图像或者信号的局部空间信息、分布特征等，其主要应用在图像、语音、视频、雷达信号等领域。循环神经网络（RNN）可以自动提取时序信息，并保留跨层信息和内部信息的影响，主要应用在语音、手写、NLP等领域。本研究将探究两种网络结构的特征提取效果，并对提取到的特征进行融合。
3.模型构建：基于特征提取的结果，建立分类模型，分别采用softmax进行多分类、支持向量机（SVM）等算法进行二分类。
4.模型评估：训练完成后，使用测试数据集对模型进行评估。评估指标包括准确度、召回率、F1值等。
5.模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，降低误判率，提高识别率。
五、研究成果
通过本次研究，可以得到以下的预期成果：
1.建立一个基于深度学习的雷达辐射源识别模型，为雷达信号的传输保护提供技术支持和保障；
2.针对噪声干扰和高维度特征提取等问题，提出一套较为完善的识别方案，并给出了有效的解决办法；
3.测试模型的性能，并得到一系列的评估指标，验证深度学习对雷达辐射源个体识别的可行性；
4.为今后关于雷达信号自动识别和传输保护等领域的研究提供技术支撑和参考意见。
六、研究计划和进度安排
1.论文选题（2天）
2.文献综述和理论分析（10天）
3.数据采集和预处理（15天）
4.基于深度学习的雷达辐射源个体识别模型的构建和评估（30天）
5.论文写作和修改（15天）
6.答辩准备及相关材料汇总（3天）。
七、研究团队和资源调配
本研究是本人独立完成的，利用学校实验室的设备资源、在线开源算法和本人的知识技能完成。
八、参考文献
1.王斌,朴慧霖,杨淑玲,等.基于深度学习的雷达信号分类研究[J].电子科技,2017,30(4):65-69.
2.黄春亭,王秋芳.基于深度学习的雷达特征提取方法研究[J].电子技术,2016,12(2):86-89.
3.邵锦文,刘建民,张先春.辐射源自动识别技术研究综述[J].国防科技大学学报,2013,35(1):121-126.