Radar Compound Jamming Recognition Based on Multilabel Classification Network

doi:10.1109/JSEN.2026.3689641

Radar Compound Jamming Recognition Based on Multilabel Classification Network

2026-05-07

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DOI：10.1109/JSEN.2026.3689641

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强烈的电子战日益复杂化了电磁环境，导致雷达接收器频繁遭遇由多种干扰类型组成的复合干扰信号。这种情况严重影响了雷达系统性能。现有的多类干扰识别网络在处理复杂、重叠和未知干扰组合时性能显著下降。为准确识别复合干扰中的组成信号，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的轻量级多标签复合干扰分类网络（MLCJC-CNN）。该网络采用重参数化卷积结构并结合多尺度特征融合，在增强分类能力的同时降低模型复杂度。此外，提出了一种新的数据增强策略，以进一步提升网络的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明，所提出的方法在识别准确率、模型复杂度和计算效率方面均优于现有方法。总体而言，所提出的方法展现出优越的可扩展性和鲁棒性，在实用雷达干扰识别应用中具有巨大潜力。

Keyword:

Compound jamming recognition

data augmentation

multilabel classification

radar signal processing

Radar Compound Jamming Recognition Based on Multilabel Classification Network

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