Classificação Automatizada de Sinais Radar de Baixa Probabilidade de Interceptação: Uma Abordagem de Aprendizado Profundo Utilizando a Distribuição Smoothed Pseudo Wigner Ville

A Guerra Eletrônica Radar é crucial para a segurança nacional. Para adaptá-la aos desafios contemporâneos, é imprescindível a aplicação de algoritmos de detecção automática de modulações intrapulso (ATR) em sinais radar de Baixa Probabilidade de Interceptação (LPI). A maioria dos ATR para sinais LPI combina a Distribuição Choi-Williams com Redes Neurais Convolucionais (CNN). Este estudo sugere uma solução que utiliza a distribuição Smoothed Pseudo-Wigner-Ville (SPWVD) e a CNN GoogLeNet, visando aprimorar o desempenho do ATR. A solução sugerida obteve uma precisão de classificação de 99,06% para 13 modulações e 806.000 amostras produzidas. Os conjuntos de dados contendo tais amostras estão acessíveis para estudos.