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一种深度神经网络多站雷达系统干扰鉴别方法.docx
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2022-11-28
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一种深度神经网络多站雷达系统干扰鉴别方法.docx
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现代战争的电磁环境愈来愈复杂,以电子干扰为代表的电子战技术对雷达
系统的检测性能和作战效能造成了严峻的挑战和威胁。有源欺骗式干扰作为需
要应对的一种重要干扰样式,通过延迟、调制、转发,生成虚假的目标信息,致使
雷达的信号接收系统对于真实目标的检测性能降低,或者无法对目标参数准确
估计
[1]
。为完成目标检测,雷达系统需采用相应的电子对抗技术,强大的干扰对抗
能力是现代电子战争中雷达生存和工作的基础保障
[2]
。
面对单站雷达干扰对抗的诸多限制,多雷达协同作战方式成为一种发展趋
势。未来的电子战过程中,多部类型相同或不同的雷达站将以一定的分布方式
构成多站雷达系统。通过对空间分布的各节点雷达链接成网,构成网络化探测
系统,根据不同频段、不同观测角度和不同工作模式,形成高密集度的多维信号
空间
[3,4]
。相比单站雷达系统,多平台多传感器可以在融合中心将系统中各节点
雷达采集到的信息进行共享及融合处理,从而极大地提高系统的体系化抗干扰
能力
[5,6,7,8,9,10]
。
对于多站雷达系统捕获的大量目标回波数据集,进行高效、稳定的融合处
理是信号处理技术的关键问题。现有算法仅依据人工提取的单一特征进行分类
识别,由于人工提取特征全面性不够,对多站雷达捕获的大量回波数据利用率不
高,制约了干扰鉴别效果。神经网络
[11,12,13,14]
作为模仿生物大脑结构和功能的信
息处理模型,以其自学习、自组织、非线性、大规模和并行分布处理等特性,可
有效缓解人工提取特征造成的信号资源利用不充分、特征提取条件过于理想等
问 题 。 对 比 传 统 欺 骗 式 干 扰 对 抗 算 法 , 深 度 神 经 网 络 (Deep Neural
Network,DNN)模型尝试对目标提取多维本质特征,协同发掘更深入的真假目标
差异,便于不同体制、不同视角差异的多雷达回波之间融合处理,提升干扰对抗
方法的有效性和普适性
[15]
。因此将深度神经网络应用于多站雷达系统,对欺骗
式干扰进行识别、抑制,不失为一种可行的新机理和新方法,为对抗复杂的电子
干扰环境提供更多的技术途径。
笔者提出了一种基于深度神经网络的干扰鉴别方法,通过对多站雷达系统
中,不同雷达站获取的复包络信息联合处理,利用人工智能的方法对未知信息深
入学习,挖掘除相关性之外的更多维、更全面、更完善、更深层的特征差异,弥
补人工提取特征单一、鉴别效果不理想等问题;有效降低了噪声和脉冲数量对
干扰鉴别概率的影响,同时缓解了非理想条件下目标回波相关系数对干扰对抗
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