[發明專利]一種基于貝葉斯決策理論用于雷達欺騙干擾識別的特征融合方法

在審

• 申請號: 202011071804.2
• 申請日: 2020-10-09
• 公開（公告）號: CN112213697A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 周紅平;董成誠;郭凱;郭忠義
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G01S7/36
• 分類號: G01S7/36
• 代理公司: 六安市新圖匠心專利代理事務所(普通合伙) 34139
• 代理人: 朱小杰

本發明公開了一種基于貝葉斯決策理論用于雷達欺騙干擾識別的特征融合方法，針對目前單個的分類器用于識別欺騙干擾信號難以有很高的精度的現狀，通過貝葉斯決策理論對雷達欺騙干擾信號的特征進行決策級融合，由于提取的信號特征的離散性，直接運用貝葉斯融合會產生后驗概率為零的錯誤判別，因此引入核密度估計方法對貝葉斯決策理論的特征融合算法進行改進，使其適用于雷達欺騙干擾識別。本發明對基于貝葉斯決策理論的特征融合算法適用于雷達欺騙干擾信號的識別方面進行了改進處理，提升了以往研究單個分類器的欺騙干擾識別準確率，該發明具有較好的通用性和實用性，相比現有技術在干噪比0dB時識別率能夠超過90％。

技術領域

本發明涉及雷達欺騙干擾識別技術領域，尤其涉及一種基于貝葉斯決策理論用于雷達欺騙干擾識別的特征融合方法。

背景技術

隨著現代電子技術高速發展，電子干擾與抗干擾的較量愈演愈烈。作為威脅跟蹤雷達的三種主要的欺騙式干擾技術,距離拖引干擾(RGPO)、速度拖引干擾(VGPO)和距離-速度同步拖引干擾(R-VGPO)通過讓雷達系統接收到虛假錯誤的目標和信息,致使雷達無法有效檢測出真實目標及其參數,從而使雷達無法正常發揮作用。因此,開展針對三種欺騙干擾的識別算法已經成為雷達對抗領域研究的熱點,具有廣闊的前景和價值。

經過前人的不斷實驗研究，已經發展出了成熟的特征提取和分類器的方法。而近些年來，信息融合作為一種新的研究方法，提升了以往單一的特征提取和分類器的識別精度，逐漸成為研究熱點。到目前為止，基于貝葉斯決策理論的特征融合多應用于動作識別、目標跟蹤、真假點跡判別、人臉識別等圖像處理領域。

研究發現，基于貝葉斯決策理論的特征融合具有提供處理不確定性的連續概念的能力。因此能夠在處理雷達欺騙干擾信號識別的領域發揮一定的作用。然而，直接對信號進行特征提取，求得的特征值分布是離散的，如果直接運用貝葉斯理論進行決策融合會出現后驗概率為零而導致分類錯誤的問題。因此如何將基于貝葉斯決策理論的特征融合方法應用在雷達欺騙干擾識別上具有重要意義。

發明內容

根據上述內容，本發明的主要技術目的是提出一種基于貝葉斯決策理論用于雷達欺騙干擾識別的特征融合方法，通過引入核密度估計方法將貝葉斯理論適用于雷達欺騙干擾識別上，提升以往研究的欺騙干擾識別準確率，在干噪比0dB時識別率能夠超過90％。

一種基于貝葉斯決策理論用于雷達欺騙干擾識別的特征融合方法，包括以下步驟：

步驟1，雷達接收信號建模；

步驟2，對所述接收信號進行雙譜變換，之后通過對角切片進行降維處理，然后在多維度進行特征提取；

步驟3，運用樸素貝葉斯分類器進行決策級融合，通過核密度估計方法將貝葉斯決策理論適用到雷達欺騙干擾識別上；

步驟4，分兩步識別得到更好的識別結果。

優選的，所述步驟1具體包括：

1a)所述雷達接收到的真實目標回波信號和欺騙干擾信號一共分類4類，分別是目標回波信號、距離拖引干擾信號、速度拖引干擾信號、距離-速度同步拖引干擾信號；

1b)對四類信號分別進行符合實際情況的仿真，包括參數設置以及噪聲影響。

優選的，所述步驟2具體包括：

2a)采用以下公式對所仿真信號進行雙譜變換，得到帶有幅相特征的三維雙譜變換圖：

其中B(ω₁,ω₂)代表雙譜變換后的三維數據，c₃(k₁,k₂)為信號的三階累積量；

2b)采用以下公式對雙譜變換后的三維圖進行對角切片，降成二維信號譜：