【摘 要】
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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
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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。
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