基于脉冲序列重构的雷达PRI调制类型智能识别算法研究

雷达脉冲重复间隔（PRI）是雷达信号的关键参数，对于雷达性能发挥起着至关重要的作用。研判雷达PRI调制类型能够为雷达识别和性能分析提供重要支撑，是电子对抗领域的关键研究内容。针对现有PRI调制类型识别准确率受脉冲丢失影响较大的问题，本文提出了一种基于脉冲序列重构的雷达PRI调制类型智能识别算法。首先，基于到达时间（TOA）多阶差分序列实现了PRI调制周期的初步估计；其次，根据PRI调制周期重构了不同脉冲序列样本；再次，对重构样本进行去均匀值预处理，并以此为输入搭建了卷积神经网络（CNN）识别PRI调制类型，该方法能够减弱人工提取特征的局限性，不仅可以获取PRI序列的深层特征，而且具有更强的环境适用性；最后，仿真实验表明了所提方法的有效性。在脉冲丢失率小于60%时，所提方法对于所有PRI调制类型的识别准确率均在92%以上，平均识别准确率大于98%，在脉冲丢失率小于80%时，平均识别准确率在81%以上。