雷震烁， 刘松涛， 温镇铭， 葛杨

(海军大连舰艇学院 信息系统系, 辽宁 大连 116018)

0 引言

在电子对抗贯穿整个海战过程的立体化海战场中[1]，实时判别敌方雷达工作状态对评估我方干扰效果、推理战场态势有重要参考价值。若我方实施干扰后，敌方反舰导弹末制导雷达工作状态由跟踪转为搜索，说明我方干扰有效，导致使其丢失目标[2]。然而在实际作战中，我方很难通过获取敌方雷达工作性能或详细参数直接判别其工作状态，因此通过侦察系统侦收的雷达信号间接判别其工作状态是更符合实战应用的方法[3]。

对于雷达工作状态实时判别的研究已经取得一定进展。王玉冰等[4]建立敌方雷达信号特征库结合Dempster-Shafer(DS)证据理论解决了机载雷达工作状态判定问题。邢强等[5]利用雷达受干扰行为特点及参数变化结合支持向量机(SVM)判别其工作状态，进而评估干扰效果。张蔚等[6]将优化惩罚因子的SVM与交叉验证法相结合，改善了雷达工作模式判别效果。余银等[7]根据多功能雷达信号波形的层次化特征提出基于分层 Bayes 网络的工作模式判别方法，并验证了其有效性。Wan等[8]和董晓璇等[9]也分别引入可视图模型和马尔可夫模型对判别方法进行改进。以上研究大多默认雷达信号参数是准确完整的数据，然而由于实际战场环境中电磁信号密集、复杂、交错、多变，雷达信号包含噪声、信息缺失的情况大量存在[10]，因此如何根据不准确、不完整的信号准确判别雷达工作状态是一个难点问题。……