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基于PDW重构的智能机载雷达工作模式识别算法
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TN974

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国家自然科学基金(62171220)


An Intelligent Working Mode Recognition Algorithm for Airborne Radar Based on PDW Reconstruction
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    摘要:

    针对脉冲丢失对机载雷达工作模式识别准确率影响较大的问题,提出了一种基于脉冲描述字(PDW)重构的智能机载雷达工作模式识别算法。首先根据到达时间(TOA)的一阶差分序列提取到达时间差(DTOA)频繁项;其次,根据频繁项获得雷达真实的脉冲重复间隔(PRI)以及PRI变化规律;再次,计算不同PRI情况下的脉冲数完成PDW重构,最后将重构后的PDW送入搭建好的时间卷积网络(TCN)识别机载雷达工作模式,该方法能够挖掘PDW序列中的时间关联性,可以更好地获取PDW序列的特征。通过仿真实验,该方法在脉冲丢失率小于70%的情况下,对于雷达工作模式的识别准确率能够达到95%以上。

    Abstract:

    Aimed at the problem that pulse loss is a significant impact on mode recognition accuracy, an intelligent working mode recognition algorithm for airborne radar is proposed based on PDW reconstruction. Firstly, frequent DTOA items are extracted based on the first-order differential sequence of TOA. Secondly, the radar’s true PRI and the PRI variation pattern are derived from these frequent items. Thirdly, the computed number of pulses under conditions of different PRI are to complete PDW reconstruction. Finally, the reconstructed PDW is inputted into a pre-built temporal convolution network (TCN) for recognizing the onboard radar working mode. Such a method can exploit the temporal correlation within the PDW sequence to further capture the features of the PDW sequence. The results show that the proposed method achieves a mode recognition accuracy of over 95% when the pulse loss rate is less than 70%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李晨轩,张劲东,李一鸣,李明杰.基于PDW重构的智能机载雷达工作模式识别算法[J].空军工程大学学报,2025,26(1):67-75

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  • 在线发布日期: 2025-02-16
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