基于机器学习的雷达辐射源识别研究综述_李蒙

资 源 简 介

基于机器学习的雷达辐射源识别研究综述_李蒙

详 情 说 明

雷达辐射源识别是现代电子战中的关键技术之一，旨在通过分析接收到的雷达信号特征，判断其来源及属性。传统方法依赖人工设计的特征和规则，但面对复杂电磁环境和新型雷达信号时，其适应性往往不足。

机器学习方法通过数据驱动的方式，能够自动提取信号中的深层特征，并建立鲁棒的分类模型。在雷达辐射源识别任务中，常用技术包括：基于时频分析的特征表征（如小波变换）、基于深度学习的端到端识别（如卷积神经网络），以及集成传统特征与机器学习的混合框架。

当前研究的挑战主要集中于小样本学习、实时性优化，以及对抗环境下的模型鲁棒性提升。未来的发展方向可能涉及多模态数据融合、在线增量学习等前沿技术。