基于轻量化视觉Transformer的间歇采样干扰类型识别

研究背景与问题

随着雷达探测技术的发展，间歇采样转发干扰（Interrupted Sampling Repeater Jamming, ISRJ）作为一种新型的伪装性强、具有动态特性的干扰类型，在复杂电磁频谱环境中愈发普遍。ISRJ干扰通过部分采样和存储信号的方式进行，对雷达探测性能造成了严重威胁。然而，传统的识别方法在ISRJ干扰的识别过程中存在识别率低、误报率高、处理速度慢等问题。因此，研究高效、准确的ISRJ干扰类型识别技术对于提高雷达系统抗干扰能力至关重要。

研究方法

本论文针对ISRJ干扰的识别问题，提出了一种基于轻量化视觉Transformer（Lightweight Visual Transformer, LVT）的间歇采样干扰类型识别方法。该方法首先采用数据预处理技术对ISRJ干扰信号进行特征提取，然后设计轻量化视觉Transformer模型进行信号分类识别。轻量化视觉Transformer模型具有轻量、高效的优点，可以显著减少计算资源消耗，提高处理速度。 具体而言，首先，我们对ISRJ干扰信号进行信号预处理，包括去噪、平滑和标准化等操作，以去除干扰信号中的噪声和不稳定因素。其次，通过设计一个轻量化视觉Transformer模型，该模型结合了Transformer结构的强大表示能力和LVT模型的轻量化设计思想。我们针对ISRJ干扰信号的特性，优化了Transformer模型的结构参数，实现了对ISRJ干扰信号的精确识别。此外，我们还采用了数据增强技术来扩充训练集，以进一步提高模型的识别精度。

核心结果

实验结果表明，与传统的识别方法相比，所提出的轻量化视觉Transformer模型在ISRJ干扰的识别率、处理速度和准确率等方面均取得了显著的提升。具体表现在：首先，轻量化视觉Transformer模型的识别率达到90%以上，远高于传统方法的60%；其次，处理速度比传统方法提高了40%；最后，误报率降低了20%。这些结果表明，基于轻量化视觉Transformer的间歇采样干扰类型识别方法具有更高的性能和实用性。

结论与意义

本文针对ISRJ干扰识别的难点，提出了一种基于轻量化视觉Transformer的间歇采样干扰类型识别方法。该方法结合了Transformer结构和LVT的轻量化设计思想，能够有效地提高ISRJ干扰的识别率和处理速度。研究结果表明，该方法的提出为ISRJ干扰的识别提供了新的思路和解决方案。这对于提高雷达系统抗ISRJ干扰的能力，保障雷达探测性能具有重要意义，也为其他复杂信号处理领域的研究提供了有益借鉴。在未来，我们将继续优化模型结构，并拓展应用范围，以期在实际应用中发挥更大作用。

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