基于两级卷积神经网络的相控阵雷达行为识别

作者：周姝婧; 陈凯翔; 许强

来源：舰船电子对抗, 2022, 45(03): 37-47.

DOI：10.16426/j.cnki.jcdzdk.2022.03.007

• 相控阵雷达
• 雷达行为
• 工作模式
• 卷积神经网络
• 波形单元

相控阵雷达作为新体制多功能雷达广泛应用于战场。对相控阵雷达行为的分析与识别有利于电子对抗策略的优化。使用跟踪密度将雷达行为进行细化，并使用两级卷积神经网络(CNN)对相控阵雷达进行行为识别。将相控阵雷达一个波位上所发射的一组脉冲作为一个波形单元，并基于波形单元的幅度与波形序列，使用第1级CNN实现工作模式识别，进一步使用第2级多列CNN实现搜索加跟踪(TAS)模式下的跟踪密度估计。最终，结合工作模式与跟踪密度给出雷达行为识别结果。仿真实验验证了本算法的有效性。