基于高维特征随机森林的雷达扫描方式自主识别方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第12期北京时间：

作者：吴康徽, 郭子薰, 范一飞, 谢坚, 陶明亮

单位：西北工业大学电子信息学院 西安 710072

摘要：在非协作电子侦察条件(被动截获、无先验/不同步、参数随任务时变且电磁环境拥挤)下，快速、稳健地区分雷达扫描方式是实现威胁评估、资源调度与对抗策略生成的重要环节。因此，面向非协作场景下的雷达扫描方式识别，该文围绕机械扫描(机扫)与相控阵电子扫描(相扫)的物理差异，提出一套时-频-图多域特征体系。时域方面，建立变异系数、总变差、高斯拟合度和主瓣相对宽度，用于度量平滑/跳变和形态规整度；频域方面，采用谱平坦度刻画能量集中与分散；图结构方面，将幅度序列映射为水平可见性图，并计算全局聚类系数与归一化度熵，以捕获由序列形状诱发的全局拓扑模式。结合所提出的7个有效差异性特征，形成7维特征向量，随后结合随机森林算法，完成扫描方式识别。基于包含机扫与相扫、覆盖多信噪比条件、含到达时间抖动的对照数据，实验结果表明，所提方法实现了97.59%的识别准确率，并在低信噪比条件下仍具稳健分辨力，充分验证了方案可行性。

关键词：雷达扫描方式, 特征提取, 随机森林, 水平可见性图

基金资助：国家自然科学基金(62301435, 62571444)