多功能雷达行为辨识与预测技术研究
文献阅读笔记
一、论文基本信息
- 标题：多功能雷达行为辨识与预测技术研究
- 作者：欧健（博士生）；指导教师：陈永光（研究员）
- 来源：国防科技大学研究生院，工学博士学位论文，2017年
- 研究领域：信息与通信工程（电子信息系统仿真评估技术方向）；雷达电子战；认知电子战；多功能雷达（MFR）行为分析
二、快速阅读：核心问题回答
1. 这篇论文要解决什么问题（problem）？
随着有源相控阵（AESA）技术发展，多功能雷达（MFR）成为具备多功能、多任务、多工作模式、高灵活性和自适应能力的智能感知系统，传统雷达对抗技术（如基于固定参数集的信号表征、HMM建模等）存在以下核心问题，论文针对这些问题展开研究：
- MFR行为特征表征难题：传统脉冲描述字（PDW）、辐射源描述字（EDW）难以适应MFR信号参数动态捷变特性，现有句法模型仅适用于部分脉冲多普勒（PD）雷达，无法覆盖所有常规脉冲雷达；
- MFR逆向建模缺失：现有雷达建模多为“正向模型”（复现雷达内部工作流程），无法从侦收的MFR信号逆推其内部状态与行为规律，且HMM等模型对动态系统表征能力弱；
- MFR工作模式辨识局限：现有方法或依赖大量先验信息（如雷达字库、转移概率），或受限于HMM的表征能力，在复杂电磁环境（如存在虚假脉冲、漏脉冲）下准确率低；
- MFR信号序列预测空白：现有研究鲜少涉及MFR未来信号序列预测，而预测结果是引导智能干扰决策、实现自适应雷达对抗的关键支撑。
2. 已有工作的思路以及不足之处（existing work）有哪些？
已有工作思路
- 特征表征方面：
- 早期用PDW/EDW（载频、脉冲重复频率、脉宽等参数）描述雷达信号，后续引入脉内调制特征、指纹特征（UMOP）提升识别精度；
- 加拿大McMaster大学提出多层级句法模型，将MFR信号分为“雷达字-雷达短语-雷达句子”，用有限态自动机描述信号规律。
- 行为建模方面：
- 用隐马尔可夫模型（HM