基于双分支网络和特征融合的雷达欺骗干扰识别

王奇伟，孙闽红，仇兆炀

(杭州电子科技大学通信工程学院，浙江 杭州 310018)

0 引言

雷达电子对抗(ECM)和雷达电子反对抗(ECCM)是电子战的两个主要分支，它们在相互作用、互相联系中快速发展[1]。雷达有源欺骗干扰作为一种高效灵活的电子对抗技术，随着数字射频存储器(DRFM)的发展得到了广泛的应用。目前有源欺骗干扰识别的现有研究成果主要可以分为传统方法和智能方法，传统方法主要是对欺骗干扰信号提取到的特征通过分类器进行分类识别，而智能方法是将雷达接收信号直接输入给深度学习网络进行分类识别。文献[2]针对线性调频相参雷达抗自卫欺骗干扰问题，基于回波相关差异提出了一种经典时频相关移频干扰识别方法和一种尺度时频相关移频的干扰识别方法。文献[3]针对真假目标在不同域的特征表现差异，将提取的空、频域特征在时域上融合，最后用判别器和二元假设检验算法完成提距离—速度复合欺骗干扰的识别。文献[4]针对三种常见的欺骗干扰进行双谱分析，经过降维和归一化处理后，将三维双谱信息转化为二维特征信息，对得到的二维特征谱提取熵特征和盒维数组成特征参数集放入分类器中进行分类识别。文献[5]对雷达接收信号进行时频分析后通过Zernike矩特征提取时频图像的细节特征组成特征向量进行分类识别。

随着深度学习网络表现出较强的非线性拟合和自学习能力，不少研究人员也将神经网络应用于欺骗干扰识别。……