摘要
随着电子与信息技术的快速发展，电子侦察技术已经成为影响战争走向的关键因素。电子侦察在电子战的过程中承担着非常重要的任务，比如获取敌方情报、判断威胁等级等。其中对于战场上出现的越来越多的新体制雷达不同工作状态的辨识显得更为重要。 为了刻画战场中双方的动态博弈与干扰对抗，本文主要研究在侦察方主动发出干扰的条件下对目标雷达行为辨识的问题。在研究雷达行为与雷达干扰的基础上，对雷达各工作状态的雷达脉冲信号做出符号化的表征得到雷达脉冲序列。通过对雷达脉冲序列的预测状态表示（PredictiveStateRepresentations，PSR）分析，得到单一工作状态的分析结果，在此基础上基于贝叶斯分类器完成对不同场景雷达测试序列的行为辨识。 首先，基于干扰环境就雷达行为进行分类，建立雷达的行为层次模型。在对雷达辐射源干扰效果评估研究的基础上，研究雷达信号的符号化表征方法，得到以雷达字为单位的雷达字符串序列，作为后续PSR分析与雷达行为辨识的数据模型。 其次，利用雷达脉冲序列的马尔可夫性，进行雷达脉冲序列的离散时间动态系统PSR分析方法研究。由于雷达脉冲符号结构复杂且数据量大，在分析过程中引入字符串处理、降噪与维数压缩等算法以减少算法的计算量并增强算法鲁棒性；基于干扰动作是由己方发出的特点，对PSR用于雷达领域时的部分概念作出约束，同时也简化了计算。最终得到在侦察方发射主动干扰时对目标雷达各工作状态雷达字序列的PSR处理结果，以及分析了不同序列长度对算法处理结果的影响。 最后对PSR分析结果进行进一步研究，本文利用贝叶斯最大后验概率分类器，实现了基于PSR的雷达行为辨识。分析不同场景下雷达序列的辨识效果，在理想条件下辨识正确率高达98%，而在主动干扰下出现未知状态辨识正确率接近80%，表明本文使用PSR与贝叶斯分类器对雷达行为辨识的优势。从而建立起一套完整的在主动干扰的条件下对雷达序列所属工作状态辨识的方法流程。
NETL