[发明专利]一种多功能雷达辐射源智能识别方法

权利要求书

1.一种多功能雷达辐射源智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过侦察系统获取具有N种工作模式的目标雷达脉冲信号序列，经脉冲分选、预处理和雷达字匹配后得到雷达字序列，将一定数目的雷达字划分为一组作为多功能雷达的一个工作状态，并将雷达状态符号化和数值化，以1至N的整数表示当前所处状态，以-1至1之间的随机小数代表系统误差，两者相加后得到多功能雷达侦察时间内的状态序列；

S2、对多功能雷达辐射源的行为模式提取，以多功能雷达工作时不同状态间切换的规律来表征辐射源个体的行为模式；假设雷达的工作状态空间为S＝{s₁,s₂,...,s_t-1,s_t}，s_t代表t时刻雷达所处的工作状态，行为模式作为雷达工作状态切换规律的表现，采用状态概率转移矩阵A表示，其中，矩阵内元素a_ij为雷达从状态s_i切换至状态s_j的概率，s_i,s_j∈S；

S3、基于提取的行为模式对多功能雷达进行下一时刻的状态预测，通过多步预测实现状态序列的扩充，得到状态扩充序列；

S4、将状态扩充序列作为样本数据输入深度神经网络进行训练，实现多功能雷达辐射源的识别；

所述步骤S2中，对多功能雷达辐射源的行为模式提取，包括以下步骤：

S21、采用改进的D-S信度马尔科夫模型对多功能雷达状态序列建模，结合D-S证据理论将具有N种工作模式的目标雷达状态集Θ映射至幂集2^Θ上，Mode_i表示雷达的第i种工作模式：

Θ＝{Mode₁,Mode₂,...,Mode_N}

假设只出现误判至相邻工作模式的情况，根据多功能雷达任务调度的切换准则和实际可发生的转移关系，构建包含N种单一焦元集和N-1种复合焦元集的新识别框架U，共划分为2N-1种状态区间：

U＝{{Mode₁},{Mode₁,Mode₂}，{Mode₂},{Mode₂,Mode₃},{Mode₃},...,{Mode_N-1}，{Mode_N-1,Mode_N}{Mode_N}}

S22、假设雷达观测状态值序列为X(x₁,x₂,...,x_n)，n为观测时刻，建立时刻t所对应的信度指派函数向量m_t＝{μ_t(1),μ_t(2),…,μ_t(i),…,μ_t(2N-1)}，其中μ_t(i)为t时刻状态i的分配概率，1≤i≤2N-1且i∈U，将雷达状态值从离散转为连续状态值，得到t个时刻的基本概率分配矩阵M：

S23、通过t个时刻的基本概率分配矩阵M，利用以下计算公式：

计算得到该段时间内目标雷达在识别框架U下相应的状态转移概率矩阵P：

其中，矩阵元素p_i,j代表雷达从工作状态i转移到状态j的概率。