基于匹配滤波域的PSK雷达信号有源干扰识别算法

作     者：常宇阳 余建宇 CHANG Yuyang;YU Jianyu

作者机构：西安电子工程研究所陕西西安710100 

出 版 物：《电声技术》 (Audio Engineering)

年 卷 期：2024年第48卷第6期

页      面：121-128页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：相位编码(PSK) 特征提取 匹配滤波 支持向量机(SVM) 

摘      要：针对复杂电磁环境下相位编码(Phase Shift Key,PSK)信号干扰识别问题,研究瞄准式干扰(Spot Jamming,SJ)、阻塞式干扰(Blocking Jamming,BJ)、线性扫频式干扰(Linear Sweep Jamming,LSJ)、灵巧噪声卷积干扰(Noise Convolution Jamming,NCJ)、灵巧噪声乘积干扰(Noise Product Jamming,NPJ)、间歇采样直接转发干扰(InterruptedSampling and Direct Repeater Jamming,ISDJ)、间歇采样重复转发干扰(Interrupted-Sampling and Periodic Repeater Jamming,ISPJ)及间歇采样循环转发式干扰(Interrupted-Sampling and Cyclic Repeater Jamming,ISCJ)的匹配滤波序列,人工提取16维特征组成特征向量放入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类识别。仿真实验表明:干噪比(Jamming Noise Ratio,JNR)为-20~30 dB至16~30 dB时,识别率随JNR的增加而提高;JNR为-2~30 dB时,识别率为94.89%;模拟JNR为-2~30 dB的真实环境时,保留8维特征参数,算法识别率可达93.62%,仅降低1.27%。