基于改进EVM的雷达PRI调制类型开集识别OA北大核心CSTPCD

雷达脉冲重复间隔(PRI)的调制类型是分析雷达工作状态和任务的重要手段。针对常见PRI调制类型识别算法无法识别未知调制类型的问题,文中提出一种基于改进极值机(EVM)的雷达PRI调制类型开集识别方法。首先,采用残差-双向长短时记忆网络进行PRI序列的特征提取;其次,结合原型学习,利用基于距离的交叉熵损失和原型损失对特征提取网络进行训练;最后,在特征空间中引入已知类特征的线性组合以模仿未知类的行为,提出了改进的EVM模型。实验结果表明,与EVM相比,文中所提方法能够提升雷达PRI调制类型的识别准确率,且在开放的电磁环境下具有良好的开集适应性。