一种基于极化信息增强的雷达辐射源分选识别方法及系统

本发明公开了一种基于极化信息增强的雷达辐射源分选识别方法及系统，该系统包括极化敏感侦察天线阵列、双通道信号处理单元、特征融合与预处理模块、环境复杂度评估模块、自适应机器学习分类器和输出模块。方法为：接收雷达辐射源脉冲信号，提取每个脉冲的传统脉冲描述字参数PDW和极化参数P；将PDW参数和P参数进行融合，构建成极化增强型脉冲描述字参数P‑PDW，并对P‑PDW参数进行预处理，划分为训练数据集、测试数据集和验证数据集；利用训练数据集中对机器学习分类模型进行训练；将待分选的脉冲信号输入至训练好的机器学习分类模型，得到每个脉冲所属的辐射源类别。本发明提升了电子对抗中辐射源识别的抗干扰能力和分类精度。