【摘 要】
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雷达辐射源信号分选是在多部雷达脉冲相互交错的条件下,分离出每部雷达脉冲序列,并对每部雷达的参数进行估计与识别的过程。目前伴随新体制雷达在现代战场上的应用,雷达载频、脉冲重复间隔等特征参数不再维持最初的固定制式,加之战场电磁环境愈发复杂、同一时刻接收机侦测到的雷达辐射源信号密度增大,单单依靠脉冲到达时间与脉冲重复间隔两大参数进行分选的传统算法逐渐难以适应现代电子战对于雷达信号分选系统的需求。针对上述
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雷达辐射源信号分选是在多部雷达脉冲相互交错的条件下,分离出每部雷达脉冲序列,并对每部雷达的参数进行估计与识别的过程。目前伴随新体制雷达在现代战场上的应用,雷达载频、脉冲重复间隔等特征参数不再维持最初的固定制式,加之战场电磁环境愈发复杂、同一时刻接收机侦测到的雷达辐射源信号密度增大,单单依靠脉冲到达时间与脉冲重复间隔两大参数进行分选的传统算法逐渐难以适应现代电子战对于雷达信号分选系统的需求。针对上述问题,部分研究人员尝试立足于算法本身,在传统算法的基础上寻求突破以适应新体制雷达的信号特征;而本文基于机器学习方法,面向雷达辐射源探测数据,开展已知、未知雷达辐射源信号主分选技术研究,根据雷达辐射源类型分离混叠信号脉冲描述字（PulseDescriptionWord,PDW）,为复杂场景下雷达辐射源信号分选提供理论、技术支撑,主要所做工作如下:面向已知雷达辐射源信号主分选环节,采用决策树、随机森林、XGBoost、朴素贝叶斯、K最近邻等有监督学习算法开展仿真实验,探索将有监督学习思想应用于雷达信号分选领域的可行性。实验结果表明,随机森林算法与XGBoost算法表现最优,分选准确率维持在95...
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