"基于知识原型网络的小样本雷达工作模式识别研究综述"
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本文主要研究了基于知识原型网络的小样本多功能雷达工作模式识别。随着电磁领域技术的不断发展,电子对抗技术已经成为现代战争中不可或缺的核心技术之一,而多功能雷达(MFR)工作模式的识别则是电子对抗技术中的一个重要组成部分。通过对接收到的雷达信号进行处理,挖掘信号规律、识别雷达工作模式是后续进行雷达行为意图推理、威胁评估和决策干扰的基础。因此,对MFR进行准确识别对于雷达对抗的成功至关重要。 目前,主流的MFR工作模式识别方法可以分为有监督识别和无监督识别两类。有监督学习方法通过构造脉内、脉间特征矩阵,并结合雷达信号特征库实现雷达工作模式的识别。而无监督学习方法则使用基于特征提取的模式识别算法,通过提取雷达脉冲组的特征,使用神经网络对信号特征进行识别,并对不同时刻的识别结果进行融合决策。同时,一些文献将不同的工作模式建模为有限状态机的隐藏序列,以信号参数和目标信息作为观测序列构建隐马尔可夫模型,利用HMM求解算法进行训练,实现工作模式识别。还有一些文献将雷达在不同工作模式下的信号建模为具有一定语法规则的语言,通过借鉴句法模式进行识别。 然而,传统的MFR工作模式识别方法在小样本情况下存在一定的局限性,因为传统方法通常需要大量的训练样本才能达到较好的识别效果。针对这一问题,本文提出了基于知识原型网络的小样本多功能雷达工作模式识别方法。知识原型网络是一种基于原型的分类方法,其主要思想是在训练阶段学习样本的原型表示,然后在测试阶段通过计算测试样本与各个原型的相似度来进行分类。相比传统的神经网络、SVM等机器学习方法,知识原型网络在小样本情况下具有较好的泛化性能,能够有效地应对小样本多功能雷达工作模式识别的问题。 具体来说,本文首先对知识原型网络进行了介绍,包括原型表示学习和分类决策的过程。然后,针对MFR工作模式识别的特点,提出了基于知识原型网络的小样本多功能雷达工作模式识别算法。该算法首先利用聚类方法对MFR信号进行原型表示学习,然后在测试阶段通过计算测试样本与各个原型的相似度来进行工作模式识别。实验结果表明,所提出的算法在小样本情况下能够取得较好的识别性能,相比传统的方法具有一定的优势。 综上所述,本文提出了基于知识原型网络的小样本多功能雷达工作模式识别方法,在MFR工作模式识别问题中具有一定的应用前景。未来的研究方向包括进一步优化算法性能、扩展算法适用范围,并将该方法应用于实际的雷达对抗系统中,为电子对抗技术的发展提供有力支持。
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