孪生网络辅助下多域特征融合的雷达有源干扰识别方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第6期北京时间：

作者：李宁, 王赞, 舒高峰, 张庭玮, 郭拯危

单位：1.河南大学计算机与信息工程学院 开封 4750042.河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室 开封 4750043.河南大学河南省空间信息处理工程研究中心 开封 475004

摘要：针对目前雷达有源干扰识别方法在低干噪比下识别精度低和训练样本难以高效获取的问题，该文提出一种孪生网络辅助下多域特征融合的雷达有源干扰识别方法。首先，为了实现低干噪比下干扰特征的有效提取，构建了一种多域特征融合子网络；具体地，结合半软阈值函数和注意力机制，提出半软阈值收缩模块，以有效提取时域特征，避免手工提取阈值的不足，同时引入多尺度卷积模块和注意力模块，以增强时频域特征提取能力。然后，为了降低识别模型对样本的依赖，设计了一种权值共享的孪生网络，通过对比样本间相似度扩大训练次数，以解决样本不足问题。最后，联合改进的加权对比度损失函数、自适应交叉熵损失函数和3元组损失函数，实现干扰特征的类内聚集、类间分离。实验结果表明，在干噪比为–6 dB且每类干扰为20个训练样本时，对10种典型有源干扰的识别率达到96.88%。

关键词：雷达有源干扰识别, 孪生网络, 多域特征, 注意力机制

基金资助：河南省自然科学基金(242300421170)