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Frequency-Agility-Based Neural Network with Variable-Length Processing for Deceptive Jamming Discrimination
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OA
AI
DOI：10.3390/s25175471.png)
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摘要
En 中文
随着低空经济蓬勃发展及无人 aerial vehicle (UAV) 的广泛应用，集成传感与通信（ISAC）技术在智能通信网络中扮演着日益关键的角色。然而，支持ISAC的低空平台（如UAV群）在复杂电磁环境中极易受到欺骗干扰。现有多基地雷达系统在融合多个脉冲回波时，面临处理慢速起伏目标（如低空UAV）和适应复杂电磁环境的挑战。为解决此问题，针对UAV等低空目标的防护需求，本文利用频率捷变雷达回波中快速幅度起伏的特性，分析多基地频率捷变雷达系统中真实目标与虚假目标的差异，特别针对慢速起伏的UAV目标，验证了区分的可行性。在此基础上，我们引入神经网络方法，深度提取真实目标与虚假目标回波中的区分性特征，并提出一种基于神经网络的变长处理方法，用于多基地频率捷变雷达中的欺骗干扰区分。仿真结果表明，所提方法有效利用了深层回波特征，显著提升了真实目标与虚假目标间的区分概率，尤其针对慢速起伏的UAV目标。关键在于，即使模型在固定脉冲数下训练，仍能处理脉冲数可变的数据输入，极大增强了其在动态UAV任务场景中的实际部署能力。
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
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