PRI modulation recognition method for multi-function radar based on a multi-scale attention MCNN-BiLSTM model

doi:10.1016/j.aeue.2026.156600

PRI modulation recognition method for multi-function radar based on a multi-scale attention MCNN-BiLSTM model

2026-09-12

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DOI：10.1016/j.aeue.2026.156600

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脉冲重复间隔（PRI）是雷达脉冲信号的一种固有特性，准确识别其调制类型对于提升电子支援措施系统（EMSS）的态势感知和威胁评估能力至关重要。为解决现有PRI识别方法在复杂电磁环境下的局限性，本文提出了一种基于多尺度注意力融合的架构，结合多尺度卷积神经网络（MCNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）。实验评估表明，该模型在典型电子战（EW）条件下（20%–40%的缺失和虚假率）持续实现超过95%的识别准确率，在强干扰（52.5%缺失和50%虚假率）下保持90.73%的准确率，即使在高度退化的场景（70%缺失和50%虚假率）下仍能维持74.58%的极端性能。与现有先进方法的比较分析证实了所提方法的优越性。这些结果突显了所提模型在可靠PRI调制识别方面的潜力及其在动态和嘈杂雷达环境下运行的智能电子支援系统中的实际适用性。

Keyword:

Electronic support measure systems

Pulse repetition interval

Modulation recognition

CNN

BiLSTM

Attention mechanisms

PRI modulation recognition method for multi-function radar based on a multi-scale attention MCNN-BiLSTM model

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