【摘 要】
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雷达技术自问世以来,便在战场上得到广泛应用。雷达有源干扰可以致盲雷达,使干扰方在对战中占据主动地位,采取针对性的抗干扰措施是夺回战争主动权的关键。对抗干扰首先要准确识别干扰样式,现代战争电磁环境复杂,雷达作为被动一方,其干扰识别技术往往滞后于干扰技术的发展。传统基于特征提取和机器学习的识别方法依赖专家知识与特征选择,手动提取特征的过程耗时耗力,缺少能区分主流干扰样式的特征,难以满足要求。因此,雷达
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雷达技术自问世以来,便在战场上得到广泛应用。雷达有源干扰可以致盲雷达,使干扰方在对战中占据主动地位,采取针对性的抗干扰措施是夺回战争主动权的关键。对抗干扰首先要准确识别干扰样式,现代战争电磁环境复杂,雷达作为被动一方,其干扰识别技术往往滞后于干扰技术的发展。传统基于特征提取和机器学习的识别方法依赖专家知识与特征选择,手动提取特征的过程耗时耗力,缺少能区分主流干扰样式的特征,难以满足要求。因此,雷达有源干扰的智能化识别具有重要现实意义,是加快国防力量和军队建设现代化发展,将中国人民解放军建成世界一流军队的保障。以卷积神经网络为代表的深度学习算法作为当前人工智能领域的热门方向,在众多识别任务中都证明了其优于传统方法的特征挖掘能力。本文研究了基于深度学习的雷达有源干扰识别方法,对比传统基于特征提取的干扰识别方法,省去繁复的预处理过程,实现雷达有源干扰样式的端到端识别,并取得了良好的识别效果。本文研究工作有以下几点:1.基于线性调频雷达对常见的压制干扰、欺骗干扰和灵巧噪声干扰进行数学建模与波形仿真,预处理后生成包含七种干扰样式的雷达有源干扰数据集,作为后续训练与测试分类算法的数据基础。2.自时域、频域和时频变换域提取了干扰信号的共计10种特征参数,通过人工分析特征参数的区分度和对噪声的敏感程度,选择其中7种组成特征向量,输入多分类支持向量机训练分类模型,作为后续分析对比的基准方法。3.提出了基于循环神经网络的雷达有源干扰识别模型,通过双向门控循环单元从两个方向对雷达有源干扰时序信号提取特征,充分利用了干扰序列的前后文信息,识别准确率超过传统基于特征提取的识别方法。4.提出了基于一维卷积神经网络和双向门控循环网络的雷达有源干扰识别模型。为了更好地结合卷积神经网络的空间特征提取能力和循环神经网络的记忆功能,实验对比了级联模型和并联模型的识别准确率。实验结果显示,级联模型在本文数据集上取得了更优的识别效果,对-10～20dB干噪比下的七种雷达有源干扰的平均识别准确率达到97.71%。
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