Novel Use of PRF Sound for Radar Emitter Recognition: A Transfer Learning-Infused DCNN Study
Publish place: Marine Technology Journal، Vol: 11، Issue: 2
Publish Year: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 43
This Paper With 18 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMT-11-2_009
تاریخ نمایه سازی: 17 شهریور 1403
Abstract:
In contemporary electronic warfare, the accurate and prompt identification of radar emitters is crucial, especially for the efficiency of electronic countermeasures. This study presents a new method that utilizes pulse repetition frequency (PRF) sound to identify radar emissions in response to the growing intricacy of modern radar systems. This study employs six transfer learning-based deep convolutional neural networks (DCNNs) to extract features. It provides a comprehensive examination of classification performance and computational efficiency across several DCNN designs. The VGG۱۶ and ResNet۵۰V۲ models achieved recognition accuracies of ۹۵.۳۸% and ۹۶.۹۲%, respectively, with training times of ۸.۰۱ seconds and ۲۱.۲۵ seconds. This study also examines the trade-offs between accuracy and computational requirements, offering a strategic understanding of the subtle dynamics of radar emitter recognition. In situations when computational complexity is not the primary concern, ResNet۵۰V۲ is the most suitable choice. Alternatively, VGG۱۶ is recommended due to its ability to compromise high accuracy and lower computing demands. This study establishes a standard for future research endeavors, which encompass enhancing the capabilities of models at a larger scale, optimizing current architectures without sacrificing accuracy, and progressing towards models that can autonomously adapt to hardware limitations. The results provide a thorough manual for choosing DCNN models that can effectively detect six different input types in various computational settings. This paves the way for creating advanced models that strike a harmonic balance between efficiency and accuracy.
Keywords:
PRF sound , radar emitter , deep convolutional neural network , extreme learning machines , gray wolf optimizer
Authors
سید مجید حسنی اژدری
گروه آموزشی جنگ الکترونیک، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه علوم دریایی امام خمینی (ره)، نوشهر، ایران
محمد خویشه
گروه الکترونیک، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه علوم دریایی امام خمینی (ره)، نوشهر ایران
فلاح محمدزاده
گروه مخابرات، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه علوم دریایی امام خمینی (ره)، نوشهر ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :