Combinando Redes Neurais Convolucionais e Distribuição Smoothed Pseudo Wigner Ville na Classificação de Sinais Radar de Baixa Probabilidade de Interceptação - Alves, Edgard B.; Alves, Jorge A.; Goldschmidt, Ronaldo R. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2024)
A Guerra Eletrônica radar tem um papel fundamental na defesa das nações. Para adequá-la às ameaças atuais, é necessário usar algoritmos de reconhecimento automático de modulações intrapulso (ATR) de sinais radar de Baixa Probabilidade de Interceptação (LPI). Os principais ATR de sinais LPI existentes combinam a Distribuição Choi-Williams com Redes Neurais Convolucionais (CNN). Este trabalho propõe uma combinação baseada na distribuição Smoothed Pseudo-Wigner-Ville (SPWVD) e na CNN SqueezeNet, a fim de obter um ATR de melhor desempenho. A combinação proposta alcançou 97,8% de acurácia de classificação para 13 tipos de modulações e 806.000 amostras geradas. Os datasets com tais amostras estão disponíveis para pesquisa.