The invention belongs to the technical field of anti-jamming devices, and discloses a method and system for identifying radar active jamming. The method of identifying radar active jamming decomposes the received active jamming by variational mode decomposition, and obtains different mode components; calculates the rectangular integral bispectrum corresponding to each inherent mode component, and combines them into one. Characteristic parameters; Radar active jamming pattern recognition is realized by random forest classifier. The method can effectively classify six kinds of radar active jamming (radio frequency noise jamming, noise frequency modulation jamming, noise amplitude modulation jamming, noise coherence modulation jamming, range false target, speed target, repeater dense false target) which are common in low signal-to-noise ratio (SNR) environment, and does not require signal-to-interference ratio (SIR) estimation and other pre-processing.
【技术实现步骤摘要】
一种雷达有源干扰的识别方法及系统
本专利技术属于抗干扰装置
,尤其涉及一种雷达有源干扰的识别方法及系统。
技术介绍
目前,业内常用的现有技术是这样的:雷达有源干扰通常是发射出蓄意干扰和阻碍目标检测以及目标信息的获取。雷达有源干扰识别技术是电子侦察、雷达抗干扰领域的重要技术之一。随着电子技术的迅速发展,雷达有源干扰已成为一种有力的雷达对抗措施,在信息化战争中得到了广泛的应用。雷达有源干扰判别是在雷达遭受到干扰后,对接收到的干扰进行处理分析,判识出对方干扰的具体制式,为后续的抗干扰措施提供重要的依据,以有效地提高雷达的抗干扰能力,确保己方雷达能够在日益复杂的战争环境中正常工作。目前,雷达对抗领域的主要集中在雷达干扰技术和雷达抗干扰技术,而针对于干扰方式识别的研究相对较少。现有技术一通过分析指出距离欺骗式干扰在频域上存在虚假电平,通过利用观测虚假电平存在与否以识别距离欺骗式干扰。现有技术二对雷达干扰在多个变换域上的特征参数进行了分析,并通过特征参数提取和分类器完成了干扰类型的识别。现有技术三介绍了短时傅里叶变换、维格纳分布和小波变换在有源干扰信号的细微特征分析中的应用,并采用窗口傅立叶脊和小波脊实现对信号瞬时频率的精确估计,最后采用模糊模式识别分类器结合统计判决树完成了对干扰类型的识别。现有技术四提出了一种基于多普勒频率对比的速度欺骗干扰信号识别方法。现有技术五根据欺骗干扰和雷达目标回波在时延、相位以及多普勒频移上的差异,釆用小波分解提取特征参数差异实现欺骗干扰的识别。现有技术六利用距离速度欺骗干扰中干扰与目标回波的起伏特性、能量差别和多普勒频率的变化,提 ...
【技术保护点】
1.一种雷达有源干扰的识别方法,其特征在于,所述雷达有源干扰的识别方法对接收到的有源干扰进行变分模态分解,得到不同的模态分量;计算每个固有模态分量相应的矩形积分双谱,组合成特征参量;通过随机森林分类器实现雷达有源干扰方式的识别。
【技术特征摘要】
1.一种雷达有源干扰的识别方法,其特征在于,所述雷达有源干扰的识别方法对接收到的有源干扰进行变分模态分解,得到不同的模态分量;计算每个固有模态分量相应的矩形积分双谱,组合成特征参量;通过随机森林分类器实现雷达有源干扰方式的识别。2.如权利要求1所述的雷达有源干扰的识别方法,其特征在于,所述对接收到的有源干扰进行变分模态分解,得到不同的模态分量具体包括:1)初始化且n为0;2)n=n+1,执行循环;3)更新uk和ωk;4)更新λ,即5)给定判别精度ε,直到达到迭代停止条件结束循环,得到各个及中心频率ωk,最后由傅里叶反变换得到K个窄带IMF分量。3.如权利要求1所述的雷达有源干扰的识别方法,其特征在于,所述模态分量的双谱计算式为:其中,ω1,ω2分别为两个不同时延τ1,τ2对应的角频率,表示不同模态分量信号yi(t)的双谱,为三阶累积量,表示为:不同的模态分量的矩形积分双谱计算式为:其中,表示不同模态分量信号yi(t)的矩形积分双谱,利用不同模态的积分双谱构建特征向量Υ为:其中,为的最大值。4.如权利要求1所述的雷达有源干扰的识别方法,其特征在于,所述随机森林的判决结果表达式:其中:一个M类的分类问题,一个样本p通过每个决策树分类器Tn均有M个输出结果,每个置信度p(n,p)(f(p)=c)表示了样本p属于第c类的概率,其中,c={1,2,…,M})。5.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘明骞,高晓腾,张俊林,李兵兵,葛建华,
申请(专利权)人:西安电子科技大学,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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