基于海量数据的雷达辐射源识别

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第一章 赛题理解
第二章 代码架构设计

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文章目录

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

• 赛题名称
基于海量数据的脉冲雷达辐射源型号识别

• 赛题背景
针对不同场景下的多功能探测需求，各军事强国均形成了多波段、全谱系的现代雷达系统，型号数量和部署规模庞大。另外，为满足高性能探测、抗干扰等需求，各型雷达系统均形成了种类繁多、结构复杂的信号样式库。传统的目标识别方法往往依赖于人工经验和专业知识，在面对现代复杂电磁环境时，面临着识别效率低、准确率不高等问题。

本赛题旨在利用海量数据和智能化处理算法，挖掘不同雷达信号样式的脉冲描述字（PDW）数据流以及脉内数据，实现脉冲雷达辐射源型号的自动识别。其中PDW包括载频、脉冲到达时间、脉宽、到达角、幅度共5维特征，脉内数据为经脉冲检测后提取的原始采样数据。以较为完备的雷达信号样式集为基础，本赛题提供多种场景下的雷达侦察原始数据，支撑自动化的雷达辐射源识别算法研究。通过本赛题的开展，将促进电子对抗领域相关技术的研究和应用，提升电子侦察情报的时效性，推动多侦察系统组网发展，为提升国防安全能力提供技术支持和保障。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、雷达信号识别中全脉冲数据和脉内数据的关系

它们的关系可以概括为：

层级关系：

全脉冲数据描述的是单个脉冲的整体特性。它记录的是雷达发射的一个完整脉冲在时域和频域上的宏观参数。

脉内数据描述的是同一个脉冲内部的信号细微变化和结构。它是对单个脉冲内部信号特征的微观刻画。

内容关系：

全脉冲数据通常包含的参数有：

到达时间： 脉冲被接收机截获的绝对时间。

到达角： 脉冲到达的方向。

载波频率： 脉冲的中心频率或主频率。

脉冲宽度： 脉冲在时域上的持续时间。

脉冲幅度： 脉冲的峰值功率或能量强度。

脉冲重复间隔： 该脉冲与前一个同源脉冲之间的时间差（PRI）。

天线扫描特性： （如果可分析）脉冲幅度随时间的变化反映的天线扫描方式（如锥扫、扇扫）。

脉内数据通常包含的信息有：

瞬时频率变化： 脉冲内部频率随时间的变化轨迹（如线性调频、非线性调频、频率编码）。

瞬时相位变化： 脉冲内部相位随时间的变化（如相位编码）。

调制类型： 识别出的具体调制方式（如固定频率、线性调频、非线性调频、二相编码、四相编码、频率捷变等）。

调制参数： 调制方式的具体参数（如调频斜率、码元宽度、码序列、跳频图案等）。

时域波形细节： 脉冲上升沿/下降沿形状、包络波动等。

频谱特征细节： 更精细的频谱结构（如旁瓣特性、频谱纯度）。

处理流程关系：

信号截获与参数测量： 侦察接收机首先截获雷达脉冲信号。

生成全脉冲数据： 接收机或信号处理器测量并记录该脉冲的宏观参数（TOA, AOA, RF, PW, PA），形成一条全脉冲描述字。

脉内分析需求判断：

基于全脉冲数据，进行初步的信号分选，将属于同一部雷达的脉冲分选出来（去交错）。

如果初步分选成功，并且该雷达信号是已知的、简单的，可能不需要深入分析脉内信息。

如果遇到新信号、复杂信号、有意设计难以分选的信号（如低截获概率雷达）、或者需要精确识别雷达型号/工作模式时，就需要对该脉冲进行脉内分析。

脉内数据采集与分析：

针对需要深入分析的脉冲，采集该脉冲的高采样率IQ数据（包含完整的幅度和相位信息）。

对IQ数据进行处理（如时频分析、自相关分析、循环谱分析、小波变换、特定调制识别算法等），提取出脉内调制特征，形成脉内描述信息。

信息融合与应用：

全脉冲数据为信号分选、雷达类型初步识别、威胁告警提供基础。

脉内数据为精确识别雷达个体、型号、工作模式（如SAR成像模式、跟踪模式）、对抗特定调制（如ECCM）提供关键依据。

将脉内分析得到的精细特征（如调制类型和参数）关联回对应的全脉冲数据记录，丰富该雷达脉冲/辐射源的描述信息库。脉内分析的结果可以作为新的、更精细的特征用于后续更准确的分选和识别。

重要性与互补性：

全脉冲数据是基础： 没有全脉冲数据，无法进行有效的信号分选和初步识别。它是处理海量脉冲、构建雷达辐射源数据库的基石。

脉内数据是关键： 在现代复杂电磁环境下，仅靠全脉冲参数（RF, PW, PRI）进行分选和识别越来越困难。脉内调制特征是雷达信号最具区分性和指纹性的特征，是识别低截获概率雷达、精确区分同类型不同个体雷达、判定雷达工作模式的核心手段。它是提升识别精度和对抗能力的关键。

相互依赖： 脉内分析通常是在全脉冲数据引导下，针对特定脉冲进行的。而脉内分析的结果又反过来丰富和修正全脉冲数据所代表的辐射源信息，提升整体识别性能。没有有效的全脉冲分选，难以对特定雷达信号进行持续、准确的脉内分析；没有深入的脉内分析，难以应对日益复杂的雷达信号威胁。

总结：

全脉冲数据是雷达脉冲的“宏观快照”，记录一个脉冲整体的、基本的外部参数。它是信号分选和初步识别的基础。

脉内数据是雷达脉冲的“微观剖析”，揭示脉冲内部信号的精细结构和调制特征。它是精确识别和对抗复杂雷达信号的关键。

两者是不同层次的信号描述，相互补充、相互依赖。全脉冲数据引导脉内分析的对象，脉内分析的结果丰富全脉冲数据的含义和识别能力。在现代雷达信号识别系统中，结合利用全脉冲数据和脉内数据是必不可少的技术手段。

二、数据样式

基于海量数据的雷达辐射源识别训练集中包含3类文件：Train_Taget.txt、Train_PDW1.csv-Train_PDW30.csv、Train_PL1.mat~Train_PL30.mat
其中Train_Taget.txt为雷达目标说明文件，说明每个时空场景中存在的雷达目标型号
（同型雷达可能存在多个个体）。其内容示例如下：

场景1：1(3),5(2),12(2)
场景2：2(3),8(3)
场景3：3(3),9(3),17(2)
场景4：4(3),11(3)
场景5：15(2),21(2),6(3)

。。。
Train_PDW1.csv~Train_PDW30.csv 为训练全脉冲数据集，共30个典型时空场景，每个场景约100,000条数据；每行内容为一个脉冲的PDW参数。（个别参数可能缺省或者错误）。其内容示例如下：

频率(Hz)	到达时间(s)	脉冲宽度(s)	到达角度	幅度
6629943200	0.13036	3.07E-06	88.47233593	0.456696261
6509922641	0.13052	2.97E-06	88.51878484	0.472345807
6610076730	0.13076	3.06E-06	88.47233593	0.472345807
6520023838	0.13092	3.10E-06	88.51878484	0.487697009
6619949178	0.13116	3.01E-06	88.47233593	0.487697009

。。。
Train_PL1.mat~Train_PL30.mat 为训练脉内数据集，提供全部或部分脉冲对应的脉内采样数据。其内容示例如下：

mat_data['IntrapulseSignal1'][0][:3]
Out[5]: 
array([array([[ 0.45664493+0.j        ,  0.10427707+0.44458755j,
               -0.43717021+0.13198947j, -0.08557117-0.44857976j,
                0.45507489+0.03821371j, -0.22834221+0.39550031j,
               -0.19445013-0.41322756j,  0.43129689+0.15019347j,
               -0.43721558+0.13200317j,  0.33293164-0.31264362j,
               -0.22836195+0.3955345j ,  0.17699069-0.42104422j,
               -0.19447031+0.41327043j,  0.27614919-0.36381312j]]),
       array([[ 0.47229542+0.j        ,  0.10785084+0.45982441j,
               -0.45215246+0.13651288j, -0.08850369-0.46395262j,
                0.47066991+0.03952326j, -0.23616709+0.4090534j ,
               -0.20111341-0.42738776j,  0.44607588+0.15534006j,
               -0.45219698+0.13652632j,  0.3443394 -0.32335622j,
               -0.23618647+0.40908696j,  0.18305488-0.43547035j,
               -0.20113321+0.42742984j,  0.28561032-0.3762777j ]]),
       array([[ 0.47229542+0.j        ,  0.10785084+0.45982441j,
               -0.45215246+0.13651288j, -0.08850369-0.46395262j,
                0.47066991+0.03952326j, -0.23616709+0.4090534j ,
               -0.20111341-0.42738776j,  0.44607588+0.15534006j,
               -0.45219698+0.13652632j,  0.3443394 -0.32335622j,
               -0.23618647+0.40908696j,  0.18305488-0.43547035j,
               -0.20113321+0.42742984j,  0.28561032-0.3762777j ]])],
      dtype=object)

测试集中有两类文件：Test_PDW1.csv-Test_PDW10.csv，Test_PL1.mat~Test_PL10.mat
其中Test_PDW1.csv的内容示例如下：

频率(Hz)	到达时间(s)	脉冲宽度(s)	到达角度	幅度
6372993807	0.123518	2.95E-06	88.39031187	0.126413921
6076018025	0.123918	3.10E-06	88.39031187	0.145637143
6295012172	0.124518	2.91E-06	88.39031187	0.17429572
6271089739	0.124818	3.06E-06	88.39031187	0.188534659

。。。
Test_PL1.mat的内容示例如下：

mat_data['IntrapulseSignal1'][0][:3]
Python 3.8.8 (default, Apr 13 2021, 15:08:03) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.22.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
PyDev console: using IPython 7.22.0
Out[1]: 
array([array([[ 1.84046897e-01+0.00000000e+00j, -3.38106088e-17-1.84056382e-01j,
                1.12707837e-17+1.84065866e-01j,  1.84075351e-01+0.00000000e+00j,
                1.84084836e-01+0.00000000e+00j, -1.84094320e-01+2.25450520e-17j,
                1.12731068e-17+1.84103805e-01j]])                               ,
       array([[ 2.15676631e-01+0.00000000e+00j, -3.96208772e-17-2.15686010e-01j,
                1.32075334e-17+2.15695389e-01j,  2.15704768e-01+0.00000000e+00j,
                2.15714146e-01+0.00000000e+00j, -2.15723525e-01+2.64185125e-17j,
                1.32098305e-17+2.15732904e-01j]])                               ,
       array([[ 2.43635028e-01+0.00000000e+00j, -4.47567315e-17-2.43644298e-01j,
                1.49194781e-17+2.43653568e-01j,  2.43662839e-01+0.00000000e+00j,
                2.43672109e-01+0.00000000e+00j, -2.43681379e-01+2.98423620e-17j,
                1.49217486e-17+2.43690649e-01j]])                               ],
      dtype=object)

赛题训练集中30个场景共覆盖50型雷达辐射源，测试集10个场景中的雷达型号从50型雷达中随机选择。需要从训练集的输入
Train_PDW1.csv-Train_PDW30.csv、Train_PL1.mat-Train_PL30.mat和标签Train_Taget.txt选择合适的神经网络，对测试集的输入Test_PDW1.csv-Test_PDW10.csv，Test_PL1.mat~Test_PL10.mat进行预测，提交结果文件submit_example.txt的示例如下:

场景	型号识别结果：型号（个数）
1	8(2),16(1),24(1),32(1),40(1)

总结

提示：这里对文章进行总结：

• 赛题任务
聚焦电子对抗侦察数据处理实际需求，利用训练集学习多型雷达脉间及脉内特征，形成多型已知雷达辐射源的型号识别模型，并给出测试集的雷达型号识别结果。

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