雷达干扰感知模型的训练方法及雷达干扰信号识别方法

技术特征：
1.一种雷达干扰感知模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本数据；其中，所述训练样本数据包括梳状谱干扰信号、间歇采样干扰信号、窄带瞄频干扰信号以及频谱弥散干扰信号；将所述训练样本数据进行时频分析处理，生成时频分布图像；将所述时频分布图像输入至初始的目标检测模型中进行训练，生成雷达干扰感知模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述时频分布图像输入至初始的目标检测模型中进行训练，包括：获取用户对所述时频分布图像进行标记后的图像；将标记后的时频分布图像输入至所述初始的目标检测模型中进行有监督训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始的目标检测模型为yolo v5s模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述yolo v5s模型的第八层为分组卷积层。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述yolo v5s模型的第七层、第十层以及第二十四层为ghost卷积层。6.一种雷达干扰信号识别方法，其特征在于，包括：获取待检测干扰信号；将所述待检测干扰信号进行时频分析处理，生成待检测时频分布图像；将所述待检测时频分布图像输入至如权利要求1-5中任一项所述的雷达干扰感知模型的训练方法所生成的雷达干扰感知模型中，得到所述待检测干扰信号的识别结果；其中，所述识别结果包括：梳状谱干扰信号，间歇采样干扰信号，窄带瞄频干扰信号，频谱弥散干扰信号，梳状谱干扰与间歇采样干扰复合信号，梳状谱干扰与窄带瞄频干扰复合信号，梳状谱干扰与频谱弥散干扰复合信号，间歇采样干扰与窄带瞄频干扰复合信号，间歇采样干扰与频谱弥散干扰复合信号，窄带瞄频干扰与频谱弥散干扰复合信号，梳状谱干扰、间歇采样干扰和窄带瞄频干扰三重复合信号，梳状谱干扰信号、间歇采样干扰和频谱弥散干扰三重复合信号，梳状谱干扰、窄带瞄频干扰和频谱弥散干扰三重复合信号，以及间歇采样干扰、窄带瞄频干扰和频谱弥散干扰三重复合信号中的一种。7.一种雷达干扰感知模型的训练装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取训练样本数据；其中，所述训练样本数据包括梳状谱干扰信号、间歇采样干扰信号、窄带瞄频干扰信号以及频谱弥散干扰信号；第一处理模块，用于将所述训练样本数据进行时频分析处理，生成时频分布图像；训练模块，用于将所述时频分布图像输入至初始的目标检测模型中进行训练，生成雷达干扰感知模型。8.一种雷达干扰信号识别装置，其特征在于，包括：第二获取模块，用于获取待检测干扰信号；第二处理模块，用于将所述待检测干扰信号进行时频分析处理，生成待检测时频分布图像；识别模块，用于将所述待检测时频分布图像输入至如权利要求1-5中任一项所述的雷
达干扰感知模型的训练方法所生成的雷达干扰感知模型中，得到所述待检测干扰信号的识别结果；其中，所述识别结果包括：梳状谱干扰信号，间歇采样干扰信号，窄带瞄频干扰信号，频谱弥散干扰信号，梳状谱干扰与间歇采样干扰复合信号，梳状谱干扰与窄带瞄频干扰复合信号，梳状谱干扰与频谱弥散干扰复合信号，间歇采样干扰与窄带瞄频干扰复合信号，间歇采样干扰与频谱弥散干扰复合信号，窄带瞄频干扰与频谱弥散干扰复合信号，梳状谱干扰、间歇采样干扰和窄带瞄频干扰三重复合信号，梳状谱干扰信号、间歇采样干扰和频谱弥散干扰三重复合信号，梳状谱干扰、窄带瞄频干扰和频谱弥散干扰三重复合信号，以及间歇采样干扰、窄带瞄频干扰和频谱弥散干扰三重复合信号中的一种。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器和所述存储器连接；所述存储器用于存储程序；所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，执行如权利要求1-5中任一项所述的方法，和/或执行如权利要求6所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被计算机运行时执行如权利要求1-5中任一项所述的方法，和/或执行如权利要求6所述的方法。

技术总结
本申请提供一种雷达干扰感知模型的训练方法及雷达干扰信号识别方法，雷达干扰感知模型的训练方法包括：获取训练样本数据；其中，训练样本数据包括梳状谱干扰信号、间歇采样干扰信号、窄带瞄频干扰信号以及频谱弥散干扰信号；将训练样本数据进行时频分析处理，生成时频分布图像；将时频分布图像输入至初始的目标检测模型中进行训练，生成雷达干扰感知模型。在本申请实施例中，引入计算机视觉领域的“目标检测”思想建立目标检测模型，在目标检测模型的训练时仅需提供四种单一干扰信号。而训练完成的目标检测模型能够识别出图像中的所有干扰信号种类，进而实现对四种单一干扰信号、六种两两复合信号以及四种三重复合信号的雷达干扰的灵活感知。达干扰的灵活感知。达干扰的灵活感知。


技术研发人员：宫健 王欢 郎彬 丁学科 李欣
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：2022.05.18
技术公布日：2022/7/29