基于HMM的逆雷达辐射源状态识别推理方法

雷达对抗场景中雷达方和干扰方相互感知、识别以及博弈对抗.针对雷达方对干扰方系统内部状态的非合作识别推理的问题,提出了一种对干扰系统中雷达辐射源状态识别模块处理结果进行逆向估计的方法.建立了逆状态识别任务模型,任务中的干扰系统根据雷达工作状态识别结果对其干扰动作进行优化,雷达方则基于对干扰方干扰样式序列的观测,估计干扰方对雷达工作状态的识别结果;设计了基于隐马尔可夫模型(HMM)的逆状态识别任务求解方法,具体包括通过自适应粒子群算法进行模型参数初始化,采取多观测序列的鲍姆-韦尔奇算法进行模型参数估计,采用对数维特比算法估计干扰方的雷达状态识别结果;通过典型雷达对抗场景设定下的数字仿真验证了所给逆状态识别方法的可行性和有效性.

对先进多功能雷达系统行为的识别、推理与预测:综述与展望

多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)是先进体制雷达辐射源的典型代表,其能够在雷达时间线上对多个目标调度多个同时执行的任务,具有波束指向瞬时调度、工作模式灵活动态、信号调制复杂多变的特点。随着计算智能、认知理论、数字阵列、软件自定义及硬件可重构系统的不断发展,先进多功能雷达系统自由度和性能潜力不断提升,给现代电子侦察与对抗系统带来了巨大挑战。本文首先较为全面地给出了雷达系统行为的分类,依据雷达系统行为活动的内容与目的将雷达行为分为推理行为、决策行为和动作行为三类,并从雷达方和侦察方两个不同视角对上述三类行为进行了归类划分。然后围绕对先进MFR系统行为的感知识别难题,从侦察方视角对多功能雷达行为进行分析识别的侦察分析模型建模表征、雷达系统外显行为识别、内隐行为推理以及对未来行为预测等四方面对相关基础理论、实现技术的研究进行了全面梳理,并对未来研究面临的挑战和重点进行了分析,旨在为针对先进MFR系统行为相关的后续理论研究与技术发展提供有益参考。

对调制识别网络隐身的雷达发射信号生成方法

雷达对抗场景中,电子侦察系统通过引入基于深度学习方法的智能脉冲调制识别网络,极大提升了对雷达信号的识别准确率。为了提高雷达信号的调制隐身抗识别能力,提出一种可以令深度识别网络错误预测的雷达发射信号生成方法。该方法首先通过短时傅里叶变换得到信号的时频谱;然后迭代生成携带调制隐身信息的时频谱;最后利用改进逆短时傅里叶变换得到时域调制隐身发射信号。该方法生成的雷达信号对以时频图为输入的调制识别网络隐身,并可实现回波信号的脉冲压缩处理。仿真结果验证了所生成信号的抗识别有效性、噪声鲁棒性和脉压可行性。

基于自编码器的多功能雷达工作状态切换点检测方法

先进多功能雷达可以实现复杂的工作状态调制和灵活的波束调度,为识别不同的雷达工作状态并检测状态之间的切换点带来了巨大的挑战.为此提出了一种对多功能雷达层次化模型中的“符号−脉冲”层中的调制参数级工作状态的种切换点检测方法.所提出算法基于自编码器,并对真实电磁环境中观测非理想的情况进行设计,不仅可以在无监督的情况下准确地检测出工作状态切换点,并且不需要对数据的分布情况进行假设.仿真实验验证了本文提出算法相较于切换点检测算法的有效性和优越性,对于0~20%的脉冲丢失情况相较于对比方法具有更好的性能,在20%脉冲丢失的极端情况下,也可以达到0.7的F_(1)-score.

基于逆滤波处理的雷达干扰效果在线评估方法

非合作的干扰效果在线评估是实现自适应干扰及认知电子对抗闭环的关键问题和难点问题。对此,提出一种基于逆滤波处理的雷达干扰效果在线评估方法,通过感知得到的雷达系统外部状态,利用逆滤波处理估计雷达系统内部跟踪误差,进而实现对应雷达干扰样式的干扰效果在线评估和干扰参数实时优化。首先对逆滤波处理实现雷达跟踪误差估计问题进行建模,然后针对杂波背景下的雷达滤波算法进行逆滤波处理推导。具体设计了针对拖引欺骗干扰的干扰效果在线评估和干扰参数优化方法,最后以对抗导引头雷达的距离门拖引干扰为例进行了数字仿真验证,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。

非理想观测下的多功能雷达工作状态在线切换点检测方法

先进多功能雷达可以实现灵活的波束调度和复杂的工作状态调制,进而在雷达时间线上同时执行多个不同的任务,给电子侦察设备带来了巨大挑战.准确快速地对多功能雷达工作状态切换点进行在线检测对识别多功能雷达行为意图具有重要意义.本文在对多功能雷达层次化模型中工作状态所在“符号-脉冲”层进行调制类型级和参数级扩展表征基础上,提出了一种非理想观测下的多功能雷达工作状态在线切换点检测算法.该方法针对真实信号环境中存在的测量误差、虚假脉冲和缺失脉冲等情况进行适应性设计,通过离群点剔除处理和广义切换点检测算法处理,不仅可以实现调制参数粒度的雷达工作状态在线切换点检测,还可以给出雷达工作状态调制参数在切换点前后的准确估计.仿真实验验证了本文提出方法相较传统切换点检测方法的有效性和优越性.