这是一篇电子信息硕士论文代写范文，电信技术;自动化技术为研究论点。本文提出的基于深度学习的工作模式识别方法主要针对已知类别的工作模式数据展开研究，尚未涉及对未知工作模式的识别问题。在真实战场环境中，仅依赖已知模式的识别能力难以满足复杂电磁环境下的实际需求。因此，后续工作有必要进一步考虑开放集识别、增量学习以及小样本学习等方法，以提升对未知工作模式的识别能力。
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摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
现代战争是信息化条件下的高科技战争，电磁空间已成为继陆、海、空、天后的第五维战场空间，掌握战场的制电磁权就夺取了战场的主动权[1]。在战场制电磁权的对抗作战中，利用电子情报系统对电磁目标的分析识别是整个环节的基础[2]。雷达情报系统是电子情报系统的重要组成部分，如何从复杂的电磁环境中对不同辐射源信号实现分选识别和信息获取、对雷达的工作模式和行为特征进行分析判断，是整个雷达情报系统中的重要组成部分，是后续针对性开展雷达干扰、雷达情报分析的前提和基础，具有重要的军事应用价值[3]。在当前复杂电磁环境下，战场空间内的雷达信号呈现出多源、密集、瞬态、低截获概率等特征，雷达信号的有效分选成为电子对抗和电子侦察中的核心任务[4]。传统的雷达信号分选方法主要依赖到达时间（Time of Arrival，TOA）、脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval，PRI）、脉冲宽度（Pulse Width，PW）和载频（Radio Frequency，RF）等脉冲描述字（Pulse Descriptor Word，PDW）参数的统计规律进行分类，但在强噪声、信号重叠、以及雷达体制捷变条件下，这类方法鲁棒性明显不足。与此同时，现有的基于监督学习的分选方法虽然在一定程度上提升了分选精度，但严重依赖标注数据，而在实际应用中获取大规模、准确标注的雷达数据往往具有极大困难。因此，亟需研究无标注条件下自主学习的无监督雷达信号分选方法，为解决复杂信号分选难题提供技术支撑。雷达工作模式识别是实现辐射源认知和电子战态势感知的重要环节[5]。传统基于统计和机器学习的方法依赖人工设计特征，难以适应现代雷达的多样化体制。而深度学习模型具备端到端自动特征提取能力[6]，能够直接从时域波形、频域特征或时频图像中学习高层语义表示，在低信噪比和复杂干扰环境下展现出显著优势。因此，研究基于深度学习的雷达工作模式识别方法不仅能够提升识别准确性和鲁棒性，还为未来电子战中的智能化、自动化处理奠定理论和技术基础。与此同时，上述算法处理能力的实现，在工程上依赖于底层强劲的计算效能。随着现代雷达在探测精度、响应速度及电磁对抗能力上的要求不断提升，信号处理流程所面临的数据吞吐量与计算复杂度正经历指数级增长。在这一趋势下，传统串行处理架构固有的性能瓶颈日益凸显，难以满足系统对高实时性与高数据率处理的需求。因此，对雷达信号处理算法进行并行化设计与实现，已成为提升系统实时信息获取与处理能力的关键路径，具有重要的研究价值与工程意义。
1.2 国内外现状
雷达信号分选技术最早可追溯到 20 世纪 70 年代[7]，我国在该领域的探索则始于 20 世纪 80 年代。随着电子对抗技术不断发展，到目前为止，常用的雷达信号分选算法有基于 PRI 分选算法[8-11]以及基于多参数的聚类算法和基于神经网络学习的分选算法[12]。在传统的雷达信号分选方面，主要是基于五大参数的聚类方法，具有代表性的研究工作如下。2011 年，金栋等人首次提出将 DBSCAN 算法运用到雷达全脉冲信号分选应用中[13]；2013 年，聂晓伟提出基于 K-Means 算法的雷达预分选方法[14]；2015 年，赵贵喜等人提出将人工蜂群聚类应用到雷达信号分选方法[15]。这些方法主要是将传统聚类方法运用到雷达分选应用中，一定程度上提高了雷达信号分选的准确率，但是，随着雷达体制的日益丰富，雷达信号密度越来越大，对雷达信号分选提出了更高的要求。为了满足复杂电磁环境高准确率雷达信号分选需求，一类方法是基于脉间特征进行分选算法的改进优化，另一类方法是从脉内特征入手，提取参数交叠更少、区分度更高的稳定细微脉内特征作为关键参数，将其引入分选识别算法，以此提高分选准确率。基于脉间特征的分选算法方面，2019 年，张怡霄等人提出基于数据场联合 PRI变换与改进 K-Means 聚类的雷达信号分选算法[16]，主要是依据数据场理论，自动得到初始聚类中心和聚类数目，在频率截变、重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境下，该方法鲁棒性较好、分选准确率较高。2021 年，王国涛等人提出基于改进 Fast-ICA 算法的雷达信号分离方法[17]，不仅实现了复杂电磁环境下源信号的有效分离，在收敛速度方面也优于传统 Fast-ICA 算法。2022 年，刘鲁涛团队将无参数聚类算法 Dsets-DBSCAN 应用于雷达信号分选，实现无参数雷达信号脉冲分选[18]，有效降低了分选算法对外界输入参数（如聚类数目、聚类容差等）的依赖性，扩大了分选算法的应用范围。2024 年，郭立名等人将均值偏移聚类算法引入雷达信号分选[19]，通过引入滑动窗的自适应更新，摆脱了传统分选方法对预设参数的依赖。2025 年，苏显康等人提出一种基于层次聚类和谱适应的雷达信号分选方法[20]，依据脉冲重复周期谱对门限进行动态调整，完成不同类型脉冲重复间隔调制信号的分选。由此可见，聚类算法可以较好的实现脉间特征挖掘，为复杂电磁环境下、低参数依赖的雷达信号分选提供算法支撑，但是，离实际复杂电磁环境下高准确率雷达信号分选需求还存在一定差距。
1.3 本文主要工作及内容安排
针对复杂电磁环境条件下高准确率、高时效性的雷达信号分选识别能力需求，论文梳理总结了雷达信号分选方法和模式识别方法存在的问题，深入分析了深度学习、神经网络等智能方法在雷达信号分选识别方面的优势，围绕海量未知信号条件下分选识别方法参数依赖程度高、网络鲁棒性不足以及效率低等问题，主要研究了基于无监督深度学习的雷达信号分选方法和基于多网络联合的工作模式识别方法，最终设计并实现了基于并行架构的雷达信号识别系统。有效提升了雷达信号分选识别的准确率和时效性，论文的组织结构如图 1.1 所示。各章具体研究内容如下：第一章：绪论。首先，阐述了雷达信号分选识别的研究背景以及意义；其次，梳理了国内外雷达信号分选方法、雷达工作模式识别方法以及并行技术的研究现状引出本文的研究内容；最后，介绍了论文的组织结构和内容安排。第二章：雷达信号分选识别基础。首先，介绍了雷达信号分选领域典型的雷达信号脉间特征和脉内特征；其次，介绍了常用的无监督分选方法的优缺点，并进行仿真实验；最后，介绍了四种典型的雷达工作模式以及常用的工作模式识别方法。第三章：基于无监督深度聚类的雷达信号分选。首先，介绍了深度聚类原理和自监督对比学习网络原理。其次，针对复杂电磁环境下参数重叠等问题，提出基于无监督深度聚类的雷达信号分选方法。在特征提取方面，将脉内时频图特征与 PDW 脉间特征联合，充分挖掘信号特征差异；在算法实现方面，基于传统K-Means 聚类方法进行改进，利用密度峰值决策图与轮廓系数法确定聚类中心数，利用 CAPKM++算法选取优化聚类中心点，提高分选准确率。最后，通过仿真对比实验证明了本章所提分选方法的有效性。第四章：基于 CNN-Transformer 的雷达工作模式识别。首先，介绍了四种典型工作模式、波形单元特点以及 CNN、Transformer 的网络原理。其次，针对长序列识别能力不足的问题，提出基于 CNN-Transformer 网络模型的雷达工作模式识别方法。最后，利用不同条件下的工作模式数据对 CNN-Transformer 网络模型进行验证，根据实验结果对网络性能进行分析。第五章：基于 CPU+GPU 并行雷达信号分选识别系统设计。首先，介绍了并行架构以及 CUDA 编程原理。其次，对系统的总体设计和主要模块设计进行了较为详细的介绍，最后对各个功能模块进行了设计与实现。第六章：总结与展望。首先，对论文工作进行总结；其次，阐述论文在雷达信号分选识别技术方面的创新点和工作量；最后，针对雷达信号分选算法以及工作模式识别方法的不足之处对未来的工作方向进一步展望。
第二章 雷达信号分选识别基础
2.1 雷达信号分选基础
2.1.1 雷达信号脉间特征（1）载频载频是指雷达发射信号的中心频率，通常位于微波频段，其数值取决于雷达系统设计与应用场景。雷达系统通过调节载频，可在一定程度上避开干扰频段，从而增强抗干扰能力。尽管在常规工作状态下载频保持恒定，但在电子对抗环境下可通过跳频等方式实现频率的动态调整。载频具有较强的区分能力，是常用的信号识别参数之一。（2）到达角到达角是指雷达脉冲信号从目标传播至接收天线时的空间入射方向，通常包含方位角与俯仰角两个维度。作为一种空间特征，可用于区分不同方向上的辐射源，尤其在多天线或阵列接收系统中，可通过空间滤波等方法提取高精度的方向信息。尽管 DOA 受平台运动、目标变化等因素影响会出现波动，但通过合理的建模与滤波处理，可提高其稳定性与实用性。因此，DOA 在现代信号分选与目标识别中具有重要应用潜力，适合在后续工作中进一步引入与研究。（3）脉宽脉宽指雷达发射脉冲信号在时间轴上的宽度，是反映单个脉冲持续时间的关键参数。PW 直接影响雷达的距离分辨率与检测能量，短 PW 提升分辨率但降低能量，长 PW 则相反。在多功能雷达中，不同工作模式下 PW 配置存在明显差异，例如，搜索模式倾向于使用长 PW 以扩展探测距离，而跟踪模式则偏好短 PW 以提高定位精度。因此，PW 不仅用于信号分选，也可辅助判断雷达当前的工作状态或任务类型。（4）幅度幅度代表雷达脉冲信号的功率大小。该参数受多种外部因素影响，如目标距离衰减、多径效应、接收机增益调节等，导致幅度具有显著的波动性。
2.2 雷达工作模式识别
2.2.1 典型工作模式多功能雷达为满足复杂战场环境下的战术需求，通常依据基本的搜索与跟踪功能构建多样化的工作模式。尤其在相控阵技术支持下，雷达可在多个功能间快速切换或并行执行任务。以下简要介绍四种典型工作模式：（1）边跟踪边搜索（Track While Scan，TWS）TWS 模式是在雷达执行空间搜索的同时，对一定数量的目标维持连续跟踪。该模式下雷达周期性地对整个探测区域进行扫描，在每次扫描中提取目标回波，利用算法预测目标运动轨迹，实现多目标的同步跟踪。TWS 模式在保障广域监视能力的同时，具备较好的资源分配效率，是多目标环境下的常用模式。（2）跟踪加搜索（Track And Scan，TAS）TAS 模式强调在主波束跟踪目标的同时，利用副波束或调度空余资源对其他区域进行搜索。与 TWS 不同，TAS 通常采用独立的任务调度机制，保证主目标的高精度跟踪，同时保持对新目标的探测能力。该模式更适用于关键目标优先级较高的作战需求，在维持态势感知的基础上提升对高威胁目标的响应速度。（3）单目标跟踪（Single Target Tracking，STT）STT 模式专注于对单一目标的连续、稳定跟踪，通常采用高频率的定向照射波束，以获得高分辨率的目标信息。导、末制导等高精度任务。由于其高度定向，STT 模式下雷达的搜索能力会显著下降，适合在目标已明确或威胁程度较高的情况下使用。（4）多目标跟踪（Multi-Target Tracking，MTT）MTT 模式致力于同时对多个目标进行稳定跟踪，雷达根据每个目标的优先级和预测状态动态分配波束时间与频率资源。该模式在复杂空域攻击场景下具有良好的性能，可实现对多个目标轨迹的连续更新。通过优化调度算法与脉冲管理，MTT 模式在效率与精度之间实现平衡，是现代多功能雷达的核心能力之一。
2.3 本章小结
本章首先介绍了雷达信号脉间 PDW 参数特征以及常见不同调制样式信号的脉内特征，接着介绍了常用的无监督聚类方法，分析了优缺点，并结合脉间与脉内特征进行仿真实验。为下一章无监督深度聚类的雷达信号分选奠定基础。最后简单介绍了典型雷达工作模式的特点以及常用工作模式识别方法，为后续雷达工作模式研究提供了理论基础。
第三章 基于无监督深度聚类的雷达信号分选
3.1 基于无监督深度聚类的雷达信号分选架构
3.2 BYOL网络模型
3.3 K-Means 聚类算法的改进
3.4 仿真实验与结果分析
3.5 本章小结
第四章 基于 CNN-Transformer 的雷达工作模式识别
4.1 典型雷达工作模式特性分析
4.2 基于 CNN-Transformer 的雷达工作模式识别模型
4.3 仿真实验与结果分析
4.4 本章小结
第五章 基于 CPU+GPU 并行雷达信号分选识别系统
5.1 并行架构及CUDA原理
随着现代雷达系统向宽带化、智能化方向演进，电磁环境呈现信号密度激增、调制方式多样化的特点，这对雷达信号分选识别系统的实时处理能力和分选识别准确率提出了更高的要求。传统基于 CPU 的串行处理架构已难以满足实时性响应的需求，异构计算技术通过整合不同类型处理单元的优势，为破解这一难题提供了新的技术路径。其中，CPU+GPU 架构凭借其强大的并行处理能力和高效的能耗比，在计算密集型任务中展现出显著优势。特别是在雷达信号处理领域，GPU 的大规模并行架构非常适合处理海量脉冲数据的分选与识别任务，相比传统 FPGA方案具有更好的编程灵活性和算法适应性。本章围绕复杂电磁环境下雷达信号分选的实时性需求，开展基于 CPU+GPU 异构架构的并行分选识别系统设计研究。
5.1.1 并行计算架构
CPU 是 通 用 计 算 机 系 统 的 核 心 部 件 ， 负 责 执 行 指 令 集 （ Instruction SetArchitecture，ISA）定义的各种操作，包括算术逻辑运算、数据传输、流程控制以及外设管理等。CPU 通常由多个高性能通用核心组成，具备较高的单线程性能与复杂指令处理能力，适用于执行低延迟、逻辑复杂、并行度较低的任务。相比之下，GPU 最初为加速图形渲染而设计，其核心由大量的简化计算单元构成，能够在同一时钟周期内并行执行数百至数千个线程。GPU 的设计遵循高吞吐量原则，而 非 单 线 程 低 延 迟 ， 其 硬 件 结 构 由 数 十 到 上 百 个 流 式 多 处 理 器 （ StreamingMultiprocessor，SM）组成，每个 SM 内包含大量运算核心和寄存器文件，并配备共享内存等存储资源。
5.1.2 CUDA编程模型与执行原理
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 推出的通用并行计算平台与编程框架[67]，其编程模型基于 CPU+GPU 的并行架构，采用异构计算方式，通过 CPU 与 GPU 的协同工作实现高效的任务处理。
5.2 系统总体设计
雷达信号分选识别系统设计聚焦当前复杂电磁环境中分选识别的高实时性和高准确性需求。实时性方面，系统采用 CPU+GPU 异构架构实现并行计算，利用GPU 并行计算能力高效处理密集型任务，由 CPU 统筹逻辑调度，二者协同将大幅提升计算效率[69]，为整个系统提供高效率的运行平台，支撑高复杂度分选识别算法运行；准确性方面，引入第三章和第四章的分选识别算法，并将其集成到系统中，通过引入时频图特征，扩展脉冲描述字，增大不同辐射源信号差异性，提高信号分选识别的准确率，工作模式识别使用 CNN-Transformer 网络模型提升识别准确率。据此构建的基于 CPU+GPU 并行雷达信号分选识别系统如图 5.5 所示，由四部分组成，包括雷达信号数据库、雷达信号处理、雷达信号分选以及雷达工作模式识别。
第六章 总结与展望
6.1 总结
雷达信号分选和工作模式识别是电子对抗、频谱管理和态势感知中的核心环节。然而，随着雷达对抗技术的不断演进，战场环境中的雷达信号形式日益多样化和复杂化，对识别与分选方法提出了更高的要求。首先针对复杂电磁环境下信号混叠严重，传统单一基于 PDW 参数的分选方法难以有效应对，以及现在大多深度学习是基于有监督的问题，本文提出一种基于无监督深度聚类的分许方法，并将脉内时频图特征与 PDW 特征结合起来。其次为进一步提高工作模式识别在复杂电磁环境下的准确性和鲁棒性，对于工作模式识别开展多模型结合优化研究，提出一种 CNN-Transformer 网络模型。最后设计实现了基于并行架构的雷达信号分选识别系统。本文的主要工作总结如下；1、首先对雷达信号分选的 PDW 及不同调制样式信号进行分析，介绍常见无监督聚类算法并进行仿真分析，为接下来的无监督深度聚类信号分选中聚类算法的选取奠定基础。最后介绍了典型工作模式的特点及常见方法，为后续的工作模式识别提供理论基础。2、本文针对传统基于 PDW 特征的分选方法在参数重叠严重下分选性能不佳以及现有基于深度学习分选方法大多基于有监督，实际应用中标注样本难以获取导致对新型或未知信号的分选能力不足的问题，提出基于无监督深度聚类的雷达信号分选方法。首先通过对比学习 BYOL 网络提取时频图特征，将提取到的特征降维后与 PDW 参数结合再送入到改进 K-Means 聚类算法进行分选。为改进传统K-Means 需要预设聚类数目和受初始中心影响的问题，提出通过采用密度峰值决策图和轮廓系数相结合的方法确定聚类数目和基于 CAPKM++的分选算法。最后通过仿真实验验证了本文所提分选方法在在信号种类较多、混叠程度较高以及信噪较复杂下分选性能，在典型场景下 11 部雷达信号参数重叠情况下的分选准确率可以达到 95.21%。3、本文为研究基于深度学习提升工作模式的智能识别方法，介绍了典型四种雷达工作模式 TWS、TAS、STT 和 MTT 的特点及波形单元，结合多种模型的优势，根据 CNN 模型在局部特征提取的优势和 Transformer 的全局自注意力机制特点，提出基于 CNN-Transformer 的雷达工作模式识别模型，最后通过设置不同条件下的工作模式仿真实验，验证了本文所提工作模式识别方法的可行性。4、本文为提高雷达信号处理的时效性，缩短处理时间，提出基于 CPU+GPU并行架构的雷达信号分选识别系统，介绍了该系统的整体架构及主要模块设计，最后对系统的性能进行了测试，信号处理分选时间加速比最大达到 34 倍以上，验证了所提系统的有效性。
6.2 展望
雷达信号分选及工作模式识别是电子侦察和电子对抗的核心环节，它直接关系到复杂电磁环境下敌方雷达意图的准确研判与己方战术决策的有效实施。本文对无监督信号分选和基于深度学习的工作模式识别进行了初步探索，提出了基于无监督深度聚类的雷达信号分选方法、基于 CNN-Transformer 的雷达工作模式识别模型以及设计实现了基于 CPU+GPU 并行架构的雷达信号分选识别系统，取得了较好的效果。但本人能力及时间有限，所做的工作还存在不足之处：1、本文所使用的数据主要由仿真生成，尽管在设计过程中引入了一定的误差和信噪比参数，以尽可能贴近真实环境下的复杂情况，但仍难以全面反映实际电磁环境的多变性与不确定性，因此与真实场景的数据还是存在较为明显差异。后续需在实测数据条件下开展进一步研究，以增强方法的有效性与实用价值。2、本文提出的基于深度学习的工作模式识别方法主要针对已知类别的工作模式数据展开研究，尚未涉及对未知工作模式的识别问题。在真实战场环境中，仅依赖已知模式的识别能力难以满足复杂电磁环境下的实际需求。因此，后续工作有必要进一步考虑开放集识别、增量学习以及小样本学习等方法，以提升对未知工作模式的识别能力。3、本文所设计的雷达信号分选识别系统在功能层面上仍然相对基础且基于CUDA 并行实现方法比较常规，因此在后续研究中，功能扩展与性能优化方面仍存在提升空间。
参考文献
略