系统工程与电子技术

作者：陶臣嵩, 陈思伟, 肖顺平

单位：国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南长沙 410073

关键词：合成孔径雷达,间歇采样转发干扰,干扰检测,深度学习模型

基金：国家自然科学基金(61771480);湖南省自然科学基金(2020JJ2034);湖湘青年英才项目(2019RS2025)

间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming, ISRJ)利用合成孔径雷达的匹配滤波特性, 在其图像中产生间隔分布的假目标, 对目标检测等造成欺骗效果, 故针对ISRJ的检测与抑制具有重大意义, 而现阶段相关研究主要集中在信号域。对此, 在图像域中开展ISRJ检测研究。首先将实测数据与仿真干扰相结合, 基于不同实测场景与仿真参数构建ISRJ样本; 其次针对假目标间隔分布的特点, 选用深度学习检测领域具有代表性的“两阶段”与“单阶段”模型; 再次, 使用单一场景的ISRJ样本对模型进行训练, 再利用训练好的模型对其他场景的样本进行测试; 最终, 得到ISRJ检测结果。基于MiniSAR数据的实验表明, 对于不同类别、不同场景以及不同参数的ISRJ样本, 所用深度学习模型能够达到95.75%的平均总体检测精度, 具有很强的泛化能力。此外, 对于尺寸大小为501像素×501像素的样本, 上述模型的最少检测用时为0.035 s。

来源：2023年第11期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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