基于跨模态融合与智能决策的复杂环境统一防干扰设计
信号处理
2025-06-10 v1
摘要
随着雷达干扰系统，尤其是数字射频存储器(DRFM)的快速发展，电磁环境日益复杂。近年来，大多数现有研究仅专注于干扰识别或防干扰策略设计。本文提出了一个统一框架，将干扰识别与智能防干扰策略选择集成。具体而言，首先利用短时傅里叶变换(STFT)和平滑伪维尔-华夫分布(SPWVD)提取雷达回波的时间频率(TF)特征。随后设计特征融合方法有效组合这两种时间频率表示。融合后的TF特征通过基于注意力机制的跨模态融合模块与雷达回波的时间域特征进一步组合。最后，将识别结果以及来自被动雷达获取的信息输入基于深度Q网络(DQN)的智能防干扰策略网络，以选择抗干扰波形。被动雷达获取的关键干扰参数为智能决策提供essential信息，使能够针对特定干扰类型生成更有效的策略。该方法在复杂环境下提高了干扰类型识别准确率和防干扰策略选择稳定性。实验结果表明，该方法在整体准确率上相较于支持向量机(SVM)、VGG-16和2D-CNN方法分别提高了1.41%、2.5%和14.51%。此外，与SARSA算法相比，所设计算法实现了更快的奖励收敛和更稳定的策略生成。
引用
@article{arxiv.2506.07532,
title = {A Unified Anti-Jamming Design in Complex Environments Based on Cross-Modal Fusion and Intelligent Decision-Making},
author = {Huake Wang and Xudong Han and Bairui Cai and Guisheng Liao and Yinghui Quan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.07532},
year = {2025}
}