系统工程与电子技术

作者：张瑞斌, 朱梦韬, 李云杰

单位：1. 北京理工大学信息与电子学院, 北京 100081；2. 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 河南 洛阳 471003；3. 电磁空间认知与智能控制技术实验室, 北京 100089

关键词：雷达发射信号,时频分析,自动调制分类,射频隐身,深度神经网络

雷达对抗场景中, 电子侦察系统通过引入基于深度学习方法的智能脉冲调制识别网络, 极大提升了对雷达信号的识别准确率。为了提高雷达信号的调制隐身抗识别能力, 提出一种可以令深度识别网络错误预测的雷达发射信号生成方法。该方法首先通过短时傅里叶变换得到信号的时频谱; 然后迭代生成携带调制隐身信息的时频谱; 最后利用改进逆短时傅里叶变换得到时域调制隐身发射信号。该方法生成的雷达信号对以时频图为输入的调制识别网络隐身, 并可实现回波信号的脉冲压缩处理。仿真结果验证了所生成信号的抗识别有效性、噪声鲁棒性和脉压可行性。

来源：2024年第7期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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