相比于传统的雷达对抗系统, 认知雷达对抗引入了闭环行为学习过程, 使得干扰方可以通过对雷达信号进行状态辨识, 进而进行干扰效果评估, 经过自主学习优化干扰策略, 从而使得干扰更具有主动性和针对性。雷达状态识别是认知雷达对抗的基础, 而在对抗过程中, 目标雷达随时可能激活先前“隐藏”的“未知状态”, 这就要求干扰方能够快速对未知雷达状态做出响应。本文重点研究认知雷达对抗中的未知雷达状态识别, 利用机器学习理论相关算法, 提出了基于有监督分类与基于无监督聚类的 2种未知状态识别方法, 并通过仿真实验分别验证了 2种方法的有效性。
认知雷达对抗 未知雷达状态识别 有监督分类 无监督聚类 Cognitive Radar Countermeasure unknown radar state recognition supervisedclassification unsupervised clustering 太赫兹科学与电子信息学报
2018, 16(2): 233
