Combinando Redes Neurais Convolucionais e Distribuição Smoothed Pseudo Wigner Ville na Classificação de Sinais Radar de Baixa Probabilidade de Interceptação

• Edgard B. Alves Instituto Militar de Engenharia http://orcid.org/0009-0009-2138-2929
• Jorge A. Alves Escola Naval https://orcid.org/0009-0004-0766-8588
• Ronaldo R. Goldschmidt Instituto Militar de Engenharia https://orcid.org/0000-0003-1688-0586

DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.240789

Resumo

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.

Palavras-chave: CNN, Reconhecimento Automático de Sinais Radar LPI, SPWVD

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