《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于多域特征的雷達有源干擾信號智能識別
電子技術(shù)應(yīng)用
荊賀，肖健，齊恂，程耀坤，李明杰
陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū) 電子與光學(xué)工程系
摘要： 現(xiàn)代雷達系統(tǒng)面臨的干擾信號呈現(xiàn)出多樣化、動態(tài)化的特點，傳統(tǒng)干擾信號識別方法在復(fù)雜場景下性能嚴重受限。據(jù)此，提出一種基于多域特征的雷達有源干擾信號智能識別方法。首先，設(shè)計出雷達有源干擾在時域、頻域、變換域的多維特征，作為信號差異性表征的基礎(chǔ)；然后，利用主成分分析方法在降維上的優(yōu)勢，提取出最具代表性和區(qū)分度的特征子集；最后，結(jié)合隨機森林模型，自動挖掘數(shù)據(jù)特征，實現(xiàn)有源干擾的分類識別。仿真結(jié)果表明，所提方法具有較高的識別準確率和較低的計算復(fù)雜度，適應(yīng)于實際復(fù)雜場景下的雷達有源干擾識別。
中圖分類號：TN974 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256553
中文引用格式： 荊賀，肖健，齊恂，等. 基于多域特征的雷達有源干擾信號智能識別[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2025，51(11)：141-145.
英文引用格式： Jing He，Xiao Jian，Qi Xun，et al. Recognition of radar active jamming signals based on multi-domain features[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(11)：141-145.
Recognition of radar active jamming signals based on multi-domain features
Jing He，Xiao Jian，Qi Xun，Cheng Yaokun，Li Mingjie
Department of Electronic and Optical Engineering， Shijiazhuang Campus of Army Engineering University of PLA
Abstract： Radar systems are confronted with diverse and dynamic jamming signals. Traditional methods for jamming signal recognition exhibit significant performance limitations in complex scenarios. Therefore, this paper proposes a recognition method for radar active jamming signals based on multi-domain features. Firstly, multi-dimensional features of radar active jamming signals are designed to serve as the basis for signal differentiation. Subsequently, utilizing the advantages of principal component analysis in reducing dimensional complexity, the most representative and discriminative feature subset is extracted. Finally, by integrating the Random Forest model, complex relationships within the feature data are automatically mined to achieve the classification of radar jamming signals. The experiment indicates that the proposed method achieves high recognition accuracy, making it suitable for practical complex scenarios in radar active jamming signal recognition.
Key words : radar active jamming signal recognition；multi-domain features；principal component analysis；random forest algorithm

引言

隨著現(xiàn)代電子戰(zhàn)環(huán)境的日益復(fù)雜，雷達系統(tǒng)面臨的干擾信號呈現(xiàn)多樣化、動態(tài)化的特點。干擾信號不僅包括傳統(tǒng)的噪聲干擾、欺騙干擾，還涵蓋了頻率捷變干擾、數(shù)字射頻存儲干擾等新型形式。這些干擾信號時變特性強、調(diào)制方式復(fù)雜，對雷達系統(tǒng)的抗干擾能力提出了嚴峻挑戰(zhàn)。因此，研究高效、準確的雷達干擾信號識別方法，對提升雷達系統(tǒng)作戰(zhàn)效能具有重要意義。

目前，雷達干擾信號識別的研究主要集中在信號差異性特征提取和機器學(xué)習分類器設(shè)計兩個方面?；诓町愋蕴卣魈崛〉姆椒ㄍǔＲ蕾囉谌斯ぴO(shè)計特征參數(shù)，并對差異性特征進行直接分類。基于機器學(xué)習分類器設(shè)計的方法則利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動特征提取與分類上的優(yōu)勢，對干擾信號進行智能分類識別。例如，文獻[1-2]利用時頻分析獲取干擾信號的差異性特征，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分類。文獻[3-4]設(shè)計高階統(tǒng)計量作為特征參數(shù)，利用簡單分類器進行分類。文獻[5]設(shè)計一組關(guān)聯(lián)的特征參數(shù)，改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行智能分類，實現(xiàn)了較高的識別精度。文獻[6-7]設(shè)計多域特征，提出一種機器學(xué)習方法，有效區(qū)分典型干擾信號。文獻[8-10]利用新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對典型雷達干擾進行分類識別。然而，這些方法在面對復(fù)雜多變的干擾場景時，往往因為特征設(shè)計的局限性、機器學(xué)習方法的泛化能力差等問題，導(dǎo)致識別性能嚴重下降。

據(jù)此，本文提出了一種基于多域特征的雷達有源干擾信號智能識別方法。首先設(shè)計出多域特征參數(shù)，綜合表征雷達有源干擾在時域、頻域和變換域的特征；然后，利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）方法在消除特征冗余、降維上的優(yōu)勢，篩選出最具代表性和區(qū)分性的特征集；最后，構(gòu)建隨機森林分類器對干擾信號進行分類識別，有效處理干擾中的噪聲和不確定性，適用于復(fù)雜的雷達干擾環(huán)境。


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作者信息：

荊賀，肖健，齊恂，程耀坤，李明杰

（陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū) 電子與光學(xué)工程系，河北 石家莊 05003）


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