基于人工智能的复杂电磁环境干扰分类方法研究的探讨
摘要
雷达作为一种全天候的传感器，是获取信息的最主要途径之一，广泛应用于军事领域和日常生活，然而现代雷达常常暴露在较为复杂的电磁环境之中，经常受到一定的干扰。有源干扰作为主要而高效的一种雷达信号的干扰手段，其准确的识别和处理是雷达在作业中产生信号有效性的保证。然而复杂电磁环境下干扰信号是无法通过简单的数学模型建模分类并预测的，需要通过利用人工智能的方法，借助机器学习的手段完成干扰信号的识别。
本文首先对课题的研究背景进行了一定的阐述，明确了课题所要研究的内容。然后在一定程度上汇总了雷达信号识别的国内外研究现状，进而也对人工神经网络的国内外研究现状也进行了一定程度上的整理。对所了解到的课题背景和研究现状进行理解后，规划出了本次毕业设计应当完成的预期。
预期分析
2.1课题研究背景概述
雷达作为一种全天候的传感器，是获取信息的最主要途径之一，广泛应用于电子战[1]的军事领域和日常生活，然而现代雷达常常暴露在较为复杂的电磁环境之中，因此通常存在各种干扰信号，它们对雷达及其相关设备的正常工作产生了非常严重的影响。雷达的干扰有很多种类型，按照分类方式可以分为有意干扰和无意干扰、有源干扰和无源干扰等[2]。有源干扰作为主要而高效的一种雷达信号的干扰手段，其准确的识别和处理是雷达在作业中产生信号有效性的保证。有源干扰进一步可以分为遮盖性干扰和欺骗性干扰，遮盖性干扰包括射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰和噪声调相干扰等，欺骗性干扰包括线性调频干扰、距离欺骗干扰、速度欺骗干扰、间歇采样转发干扰和移频干扰等。然而，以上所提到的这几种主要类型的有源干扰都是无法通过简单的数学模型建模分类并预测的，需要通过利用人工智能的方法，借助机器学习的手段完成干扰信号的识别。
雷达有源干扰识别的流程[3]可以大致概括为：从雷达获取信号源头、对获取到的信号进行预处理、对预处理后的信号进行特征提取最后进行干扰的识别，从而得出干扰信号的类型。
对信号的预处理包括信号滤波、正交分解以及载频估计等，并非本次任务所考察的重点。
上述流程中的最后两个步骤是本次任务的研究重点。在进行特征提取时，要保证提取的特征参数一定可以区分噪声和干扰信号，同时可以对不同类型干扰信号有较为明显的区分，才可以保证提取的特征参数的可用性。不同类型的干扰信号，它们在时域波形的变化情况是各不相同的，因此，可以通过提取信号在时域的不同特征参数，作为干扰类型识别的依据；同样，功率谱表征了信号在频域的分布情况，对于不同类型的干扰信号，它们在频域的特性是不同的，因此，可以通过提取干扰信号在频域的多个特征参数，将它们作为干扰类型识别的依据。对于不同类型的有源干扰信号，它们的某个特征参数随干噪比的变化不同于其它类型的干扰，就可以选择相应的特征参数作为干扰信号识别的依据。
由于获得多种纯净而不含噪声的独立雷达信号作为数据集合理性有一些差强人意，因此本次任务选择使用仿真程序生成的信号序列作为数据集，寻找合适的网络模型进行训练，调整到合适的权重参数后，进而对未知的干扰信号的类型识别。
2.2关于雷达信号识别的国内外研究现状概述
雷达[4]最基本的含义是指利用无线电对目标进行探测和测距，即利用目标对电磁波的散射现象发现目标和对目标进行定位。基于对外文文献的考察，基于雷达作为敏感研究话题涉及到军事方面等，搜索到的信息渠道较为狭窄。M. Brian等[5]提出了一种基于初等四阶累积量的简单方法，用于数字调制方案的分类。基于累积量的分类在分层方案中使用时特别有效，能够以较低的信噪比和较小的样本大小分离成子类。该方法在存在载波相位和频率偏移的情况下是稳健的，并且可以递归地实现。Besson O等[6]提出了一种基于平均空间时频分布的调频信号测向方法。A. William等[7]提出了各种类型的数字调制信号的频谱相关函数,这些相关函数的大小被绘制为双频平面上方的表面的高度，并且这些图被用作视觉辅助，用于比较和对比不同调制类型的光谱相关特性。
由于获取途径在一定程度上的受限，对于国外研究现状的了解可能会有一定程度上的片面。国内方面在雷达的有源干扰方面也进行了较多的研究。ZhouZhiyu，ChenHao等[8]提出了一种自动识别方法，用于处理同一信道中2个信号和4个干扰混合的问题。李林甫[9]将模式识别方法引入干扰样式识别中，研究了基于BP神经网络和基于决策树理论两种干扰识别算法，并提出了一种低复杂度的基于序列检测的窄带和宽带干扰识别算法，基于此算法将整个干扰识别系统自顶向下分为七个模块，并进行了FPGA实现。
由搜集到的资料了解到对于雷达有源干扰信号的识别，国内外研究者都有使用过基于人工智能的识别方法，并和传统的识别方法做了一些对比研究。本次任务只涉及基于人工智能方法的识别，所搜集到的文献有较大的参考价值。
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