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低截获概率雷达波形识别方法：技术演进与创新策略

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代战争中，随着电子战技术的飞速发展，雷达作为重要的探测设备，面临着日益严峻的挑战。敌方的电子侦察设备不断升级，具备更强的信号截获和分析能力，使得传统雷达信号更容易被探测和识别，进而遭受干扰、欺骗和攻击，严重威胁雷达系统的生存与作战效能。在这种背景下，低截获概率（LowProbabilityofIntercept，LPI）雷达应运而生，并逐渐成为现代雷达技术发展的重要方向。

低截获概率雷达旨在通过一系列先进技术手段，降低雷达信号被敌方侦察设备截获的概率，从而在复杂电磁环境中实现隐蔽探测，提升自身生存能力与作战的突然性。例如在军事行动中，低截获概率雷达可在敌方毫无察觉的情况下，精准探测目标，为己方作战决策提供关键信息，助力达成作战的战略和战术目标。

低截获概率雷达的关键在于其独特的波形设计。不同的雷达波形具有不同的时频特性，低截获概率雷达波形通常具有低自相关性、频谱扩展性好、幅度平稳性佳等特点，使敌方难以从复杂的电磁信号中检测和识别出雷达信号。同时，随着技术的发展，雷达波形种类不断丰富，如线性调频（LFM）信号、相位编码信号、频率编码信号等，这些波形在低截获概率性能上各有优劣，如何准确识别不同的低截获概率雷达波形，成为提升雷达性能的关键问题。

准确的波形识别方法对低截获概率雷达性能提升具有多方面的关键作用。在信号检测方面，通过识别波形，雷达能更准确地从背景噪声和干扰中检测出目标回波信号，提高目标检测概率，降低虚警概率。在目标参数估计上，不同波形对应不同的参数估计方法，正确识别波形有助于精确估计目标的距离、速度、角度等参数，为后续的目标跟踪和识别提供可靠依据。在抗干扰能力提升上，识别波形后，雷达可针对性地采取抗干扰措施，如对于线性调频信号，可采用脉冲压缩技术提高抗干扰能力；对于相位编码信号，可利用其相位特性进行干扰抑制，从而增强雷达在复杂电磁环境下的生存和作战能力。因此，开展低截获概率雷达波形识别方法的研究，对于提升雷达性能、增强军事作战能力具有重要的理论和实际意义。

1.2国内外研究现状

低截获概率雷达波形识别作为雷达技术领域的重要研究方向，在国内外均受到了广泛关注，众多学者和科研团队开展了深入研究，取得了一系列具有重要价值的成果。

在国外，美国一直处于低截获概率雷达技术研究的前沿。美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助了多个相关项目，致力于研发新型低截获概率雷达波形及高效的识别算法。例如，在早期研究中，通过对线性调频（LFM）信号的深入分析，利用匹配滤波器实现对LFM信号的有效检测与识别，奠定了基于匹配滤波原理的波形识别基础。随着技术发展，针对相位编码信号，如二相编码（BPSK）和多相编码（MPC）信号，国外研究人员提出了基于循环谱分析的识别方法。循环谱能够有效提取相位编码信号的循环平稳特性，在低信噪比环境下也能实现较为准确的波形识别。此外，在频率编码信号方面，通过研究其频率跳变规律和时频分布特性，采用短时傅里叶变换（STFT）结合特征提取算法，实现了对频率编码信号的识别。

欧洲一些国家在低截获概率雷达波形识别研究方面也成果颇丰。英国、法国等国的科研机构和高校，联合开展了多项研究项目。他们注重从雷达系统的整体性能出发，研究波形设计与识别的协同优化。在多波形融合雷达系统中，通过设计具有互补特性的多种波形，并结合智能算法进行波形识别，提高了雷达在复杂电磁环境下的目标探测和抗干扰能力。例如，采用遗传算法优化波形参数，使雷达波形在满足低截获概率要求的同时，提高了波形识别的准确率。

国内对于低截获概率雷达波形识别的研究起步相对较晚，但发展迅速。近年来，众多高校和科研院所积极投入该领域的研究，取得了显著进展。在理论研究方面，国内学者对各种经典的时频分析方法进行了深入研究与改进。例如，针对小波变换在处理非平稳信号时的局限性，提出了改进的小波变换算法，使其在低截获概率雷达信号特征提取中表现更优。在特征提取与分类算法上，国内研究人员将机器学习算法广泛应用于波形识别领域。利用支持向量机（SVM）对提取的雷达信号特征进行分类识别，通过优化核函数和参数选择，提高了识别准确率。同时，深度学习技术的兴起也为低截获概率雷达波形识别带来了新的思路，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体被应用于雷达信号识别任务中，通过对大量雷达信号样本的学习，能够自动提取深层次的特征，实现高精度的波形识别。

尽管国内外在低截获概率雷达波形识别方法研究上取得了众多成果，但仍存在一些不足之处。一方面，现有方法在低信噪比和复杂电磁干扰环境下的性能有待进一步提升。当信噪比极低或存在多种强干扰时，部分识别算法的准确率会大幅下降，无法满足实际作战需求。