隨著信息革命尤其是電子計算機領(lǐng)域的飛速發(fā)展,電子戰(zhàn)已成為現(xiàn)代高科技戰(zhàn)爭中的核心。而近年來,機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域的成功應(yīng)用,使其在電子戰(zhàn)裝備和技術(shù)中得到了越來越多的研究,尤其是雷達對抗領(lǐng)域。雷達對抗主要分為雷達電子偵察和雷達電子對抗。其中雷達電子偵察是對敵方的雷達輻射源信號進行偵測和截獲來得到其相關(guān)戰(zhàn)術(shù)和技術(shù)特征參數(shù)等信息,為戰(zhàn)場態(tài)勢評估、對敵攻擊提供技術(shù)信息支持。而雷達干擾是在偵察的基礎(chǔ)上根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢對敵方雷達電子設(shè)備和系統(tǒng)進行干擾使其喪失或降低使用效能。本文主要研究了雷達電子偵察中的未知雷達輻射源識別和雷達工作狀態(tài)識別問題,以及雷達電子對抗中的雷達干擾決策問題。首先,針對未知雷達輻射源識別問題提出了一種基于多源遷移學(xué)習(xí)的未知雷達輻射源識別方法,該方法將遷移學(xué)習(xí)與多任務(wù)學(xué)習(xí)相結(jié)合。先分析了雷達輻射源參數(shù)調(diào)制方式和工作模式對識別雷達輻射源型號的作用和意義。然后用基于多源局部投影分數(shù)的異常檢測方法判別待測樣本數(shù)據(jù)屬于已知數(shù)據(jù)還是未知數(shù)據(jù)。最后,以輻射源脈沖數(shù)據(jù)的調(diào)制特征和工作模式作為屬性特征,通過聯(lián)合多個已知雷達輻射源數(shù)據(jù),基于遷移學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí)相結(jié)合的多源遷移學(xué)習(xí)方法建立未知雷達輻射源識別模型,對未知雷達輻射源進行識別。其次,針對雷達工作狀態(tài)識別問題提出了一種基于特征融合的雷達工作狀態(tài)識別方法。首先介紹了雷達脈沖數(shù)據(jù)層級結(jié)構(gòu),提出一種新的“雷達字”定義及提取方法,并對脈幅數(shù)據(jù)的變化規(guī)律進行了簡單分析。然后基于深度學(xué)習(xí)中CNN網(wǎng)絡(luò)的卷積層和池化層對雷達不同工作狀態(tài)下的脈幅序列數(shù)據(jù)提取出隱藏特征,基于RNN網(wǎng)絡(luò)提取“雷達字”序列中的時序深度特征,將兩種網(wǎng)絡(luò)得到的特征進行展開、融合,通過連接Softmax分類器對工作狀態(tài)進行識別分類。最后,針對雷達干擾決策問題提出了基于Q-Learning算法的雷達聯(lián)合干擾決策方法。首先對雷達干擾問題分析建模,分析雷達工作狀態(tài)與其威脅等級的關(guān)系,雷達干擾決策中的干擾樣式和干擾功率,以及雷達干擾效能評估問題。然后將強化學(xué)習(xí)中Q-Learning算法應(yīng)用到雷達干擾決策中,將干擾樣式和干擾功率作為聯(lián)合干擾動作,而實施干擾后雷達威脅等級的變化作為計算獎勵值的依據(jù),建立雷達聯(lián)合干擾決策模型,最后通過改進Q值更新公式中學(xué)習(xí)率以加快模型的收斂速度及減少震蕩,得到最佳的干擾策略。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN957.51;TN974
【部分圖文】：

圖 3.1 未知雷達輻射源識別流程基于局部投影分數(shù)的未知類別雷達輻射源判斷對于待測的雷達輻射源樣本數(shù)據(jù)，如果不對其進行是屬于已知還判別，而直接對其進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)分類模型比較困難。判別待測樣本是來自源域還是目標(biāo)域，可以將其看成一種離群Detection）問題，異常檢測的方法主要有：基于距離和基于密度的異等[36]�；诰嚯x和基于密度的異常值檢測方法的基本假設(shè)是它們利用來確定觀測值是否異常值，觀測鄰域越稀疏，觀測異常的可能性越高射源脈沖數(shù)據(jù)來說，對其中的 RF、PRI、PW 三個參數(shù)提取各自的調(diào)以及本身的參數(shù)值，特征的個數(shù)有 24 維并且特征值多以 0、1 形式存通過降維加快運算及提高魯棒性。基于上述問題，本章使用一種基于局部投影分數(shù)（Local Projec的離群點檢測方法[37]來判別待測樣本屬于源域還是目標(biāo)域。首先求得中的鄰域，然后通過低秩近似（Low-Rank Approximation）方法去除

雷達工作狀態(tài)由一個或多個 CPI 組成。圖4.2 為某工作狀態(tài)下雷達脈沖數(shù)據(jù)隨時間變化的特性。w2w3w1w4w5脈沖序列雷達字P2P3P1P雷達短語4(a) (b)A B C D Ew1

圖 4.3 CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（2）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，其網(wǎng)絡(luò)連接只存在于相鄰地層與層，而同一層的神經(jīng)元節(jié)點之間沒有連接，這就導(dǎo)致雖然在圖像分類和目標(biāo)識別等有著出色的表現(xiàn)，但對序列數(shù)據(jù)（存在時間關(guān)聯(lián)性）是無法有效地提取它們之間體邏輯特征。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks, RNN）不同于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過自反饋的神經(jīng)元來實現(xiàn)定向循環(huán)[52]，可以處理任意長度（有時序聯(lián)系）的序列，更好地提取出序列數(shù)據(jù)中高維度信息整體特征，在自然語言處理、時間序列分析音識別等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。為了更好地理解 RNN 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理，將 RNN 網(wǎng)絡(luò)按照時間展開后得到4。其中，左側(cè)為原始的 RNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，右側(cè)為展開后的 RNN 網(wǎng)絡(luò)，t 表示當(dāng)前點。

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 沈家煌;黃建沖;朱永成;;雷達輻射源信號快速識別綜述[J];電子信息對抗技術(shù);2017年05期

2 劉凱;王杰貴;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未知雷達輻射源智能識別技術(shù)[J];電子信息對抗技術(shù);2013年06期

3 陳韜偉;朱明;陳振興;;雷達輻射源信號小波變換特征提取方法[J];計算機工程與應(yīng)用;2010年06期

4 汪毅;;未知雷達輻射源分選的一種新方法[J];微計算機信息;2010年04期

5 陳韜偉;辛明;;基于小波變換的雷達輻射源信號特征提取[J];信息與電子工程;2010年04期

6 陳韜偉;金煒東;陳振興;;基于灰關(guān)聯(lián)分析的雷達輻射源信號盲分類[J];計算機工程與設(shè)計;2009年20期

7 李振初;;F-4G“野鼬”系統(tǒng)的改進[J];電子對抗技術(shù);1988年06期

8 李明;;水面靶標(biāo)雷達輻射源的實現(xiàn)[J];中國新通信;2018年08期

9 劉凱;王杰貴;吳建飛;;基于區(qū)間灰關(guān)聯(lián)的未知雷達輻射源智能識別[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2013年06期

10 陳昊;侯慧群;楊承志;張榮;;基于改進灰關(guān)聯(lián)的雷達輻射源識別方法研究[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2013年02期

相關(guān)會議論文 前10條

1 張葛祥;胡來招;金煒東;;雷達輻射源信號分形特征研究[A];現(xiàn)代通信理論與信號處理進展——2003年通信理論與信號處理年會論文集[C];2003年

2 黃高明;蘇國慶;張琪;李敬輝;;雷達輻射源智能識別系統(tǒng)及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)[A];現(xiàn)代通信理論與信號處理進展——2003年通信理論與信號處理年會論文集[C];2003年

3 汪云亮;呂久明;劉孝剛;;基于信息熵的輻射源屬性分類方法[A];2006北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會——通信與信息技術(shù)會議論文集（上）[C];2006年

4 關(guān)欣;郭強;趙靜;何高健;趙維青;;基于粗糙信息熵和蟻群算法的雷達輻射源識別研究[A];探索 創(chuàng)新 交流（第4集）——第四屆中國航空學(xué)會青年科技論壇文集[C];2010年

5 趙靜;關(guān)欣;郭強;趙維青;;基于模糊C均值算法的雷達輻射源識別研究[A];探索 創(chuàng)新 交流（第4集）——第四屆中國航空學(xué)會青年科技論壇文集[C];2010年

6 吳委;廖學(xué)軍;;戰(zhàn)場電磁環(huán)境仿真中的雷達信號建模與仿真[A];全國第19屆計算機技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];2008年

7 王連亮;陳懷新;;雷達輻射源的自適應(yīng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法[A];中國雷達行業(yè)協(xié)會航空電子分會暨四川省電子學(xué)會航空航天專委會學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2005年

8 陳昌孝;何明浩;徐t

本文編號：2817465