[發(fā)明專利]一種面向電磁大數(shù)據(jù)的未知雷達輻射源智能識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110727881.7
• 申請日: 2021-06-29
• 公開（公告）號: CN113484837B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發(fā)明（設計）人: 馮蘊天;王國良;陳翔;汪亞;許雄;韓慧;邰寧;吳若無;馮潤明
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍63892部隊
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 洛陽市凱旋專利事務所(普通合伙) 41112
• 代理人: 林志堅

本發(fā)明公開一種面向電磁大數(shù)據(jù)的未知雷達輻射源智能識別方法，其包括以下步驟：S1、測量計算得到新出現(xiàn)的雷達輻射源所有脈沖的常規(guī)特征參數(shù)；S2、對雷達輻射源所有脈沖的常規(guī)特征參數(shù)進行特征表示與提取；S3、構建海量背景信號數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)；S4、完成未知雷達輻射源的快速比對檢索識別；S5、實現(xiàn)全局的數(shù)據(jù)共享。本發(fā)明依靠海量的數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)計算集群強大的算力將分類問題轉(zhuǎn)變?yōu)闄z索問題，來解決復雜電磁環(huán)境下未知雷達輻射源識別的問題。

技術領域

本發(fā)明涉及雷達信號處理技術領域，尤其是涉及一種面向電磁大數(shù)據(jù)的未知雷達輻射源智能識別方法。

背景技術

雷達輻射源識別(radar?emitter?recognition,RER)是雷達對抗偵察中的關鍵環(huán)節(jié)，它是在分選的基礎上提取雷達輻射源信號中的特征參數(shù)和工作參數(shù)，在這些參數(shù)的基礎上可獲取該目標輻射源的體制、用途、型號、載體平臺等信息，進而能夠?qū)?zhàn)場態(tài)勢、威脅等級、活動規(guī)律和戰(zhàn)術意圖等進行推理，為己方?jīng)Q策提供重要情報支持。

目前，在雷達輻射源識別領域中，人工智能的相關理論方法已經(jīng)得到了廣泛的應用，且能夠取得很好的效果，但隨著電子信息技術的發(fā)展，將會出現(xiàn)越來越多的未知輻射源，其特征分布與類別都是未知的，在缺少先驗知識的情況下，難以對人工智能模型進行充分的訓練，因而使得現(xiàn)有的大多數(shù)方法都無法很好地完成對未知雷達輻射源的識別。故未知雷達輻射源識別問題是目前雷達輻射源識別領域最困難、也是最急需解決的問題。

針對未知雷達輻射源識別的問題，研究者們主要采用了遷移學習、在線學習等方法來應對。陸鑫偉等深入研究了領域匹配遷移學習理論，設計了基于遷移成分分析改進的神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，通過遷移不同領域的數(shù)據(jù)輔助訓練分類器，減小了系統(tǒng)的識別誤差。李蒙等將遷移學習理論引入識別系統(tǒng)，提出一種基于遷移成分分析的雷達輻射源識別方法，通過設置統(tǒng)一的核函數(shù)將不同樣本集映射到同一隱藏空間，在隱藏空間對支持向量機進行訓練并對測試樣本進行識別。田昊等為了滿足雷達輻射源識別系統(tǒng)實時處理數(shù)據(jù)的需求，研究了多種在線學習算法。

但上述解決方案都屬于是對傳統(tǒng)的機器學習范式進行修正，能夠取得一定的效果，但沒有從本質(zhì)上直接解決未知雷達輻射源識別這個問題。

本發(fā)明針對傳統(tǒng)機器學習范式的不足，企圖依靠海量的數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)計算集群強大的算力將分類問題轉(zhuǎn)變?yōu)闄z索問題，來解決復雜電磁環(huán)境下未知雷達輻射源識別的問題。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種面向電磁大數(shù)據(jù)的未知雷達輻射源智能識別方法，其以“檢索”代替“分類”來完成未知雷達輻射源的識別任務。

為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

一種面向電磁大數(shù)據(jù)的未知雷達輻射源智能識別方法，其包括以下步驟：

S1、測量計算得到新出現(xiàn)的雷達輻射源所有脈沖的常規(guī)特征參數(shù)；

S2、對雷達輻射源所有脈沖的常規(guī)特征參數(shù)進行特征表示與提取；

S3、構建海量背景信號數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)；

S4、完成未知雷達輻射源的快速比對檢索識別，操作方法為：

步驟4.1、為了能夠準確地計算雷達輻射源之間的相似度，同時捕捉輻射源信號內(nèi)的波動變化特性，采用一種基于互信息的雷達輻射源相似度計算方法，使用信息論中的互信息來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的歐式距離對雷達輻射源之間的相似度進行計算，針對兩個n維的雷達輻射源信號深層特征向量X＝(x₁,x₂,…,x_n)和Y＝(y₁,y₂,…,y_n)，計算得到兩個輻射源之間的相似度XSD(X,Y)；