(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210723299.8 (22)申请日 2022.06.23 (71)申请人 电子科技大 学 地址 611731 四川省成 都市高新区 （西区） 西源大道 2006号 (72)发明人 张伟　李浩　陈翾宇　 (74)专利代理 机构 电子科技大 学专利中心 51203 专利代理师 邹裕蓉 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G01S 7/02(2006.01) (54)发明名称 基于语义分割的雷达复合干 扰识别方法 (57)摘要 本发明提供一种基于语义分割的雷达复合 干扰识别方法， 根据单一干扰的类型、 中心频率、 带宽、 起始时间和持续时间来产生不同时频重叠 度的复合干扰信号， 生成样本图片； 对样本图片 进行标注 生成复合干扰样本； 干扰类型标签包括 单一干扰类型和背景部分； 再语义分割模型对复 合干扰样本中的所有像素点语义类型判断完毕 输出当前预测结果； 本发明实现了对复合干扰准 确分类识别和时频分布信息提取。 能自动提取复 合干扰类型特征， 不依赖人工选择； 覆盖干扰空 间大， 识别准确率高。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115082679 A 2022.09.20 CN 115082679 A 1.基于语义分割的雷达复合干扰识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 1)复合干扰产生及样本处 理步骤： 1‑1)复合干扰信号的产生： 根据单一干扰的类型、 中心频率、 带宽、 起始时间和 持续时 间来产生 不同时频重 叠度的复合干扰信号； 1‑2)干扰预处理： 在复合干扰信号上叠加高斯白噪声构成接收信号， 将接收信号转变 为基带信号， 提取基带信号中的复合干扰信号， 对提取 的复合干扰信号经短时傅里叶变换 得到时频信息矩阵， 再对时频信息矩阵进行 单元检测得到复合干扰有效频 段； 1‑3)时频分析： 通过对时频信息矩阵进行频域滤波抑制了复合干扰有效频段外的噪 声， 再通过短时傅里叶变换将滤波后的时频信息矩阵转 化为二维时频图像； 1‑4)图像归一化与裁剪： 将二维时频图像中的像素值按比例缩放到[0， 255]范围内， 依 据复合干扰有效频 段对二维时频图像进行截取生成样本图片； 1‑5)样本标注： 对样本图片进行中特征标注不同的干扰类型标签赋予不同的RGB数值 生成复合干扰样本； 干扰 类型标签包括单一干扰 类型和背景部分； 2)语义分割模型构建步骤： 语义分割包括特征提取步骤、 维度调整步骤、 上采样和结果 预测步骤和辅助分类步骤： 特征提取步骤： 将生成复合干扰样本经过多层残差处理和最大池化后到复合干扰样本 的特征并输出至数据维度调整模块； 维度调整步骤： 将提取出的复合干扰样本的特征的数据体尺寸的第三通道调整为num_ class， num_class为复合干扰数据集的标签数， 标签数为语义类型总数＝单一干扰类型总 数+1； 辅助分类步骤： 利用特征提取的中间层特征通过转置卷积进行上采样将数据体尺寸恢 复到a×a×num_class， 其中a ×a为输入至语义分割模 型的复合干扰样 本的图片尺 寸， 输出 上采样后的中间层特征中每个像素点对应的学习结果向量的第三通道上的最大值至上采 样和结果预测步骤； 结果预测步骤： 经过转置卷积将经过维度调整的复合干扰样本的特征上采样， 将复合 干扰样本的特征的数据体尺寸恢复到a ×a×num_class， 其中a ×a为输入至语义分割模型 的复合干扰样 本的图片尺 寸， 即每个像素点对应的学习结果向量为1 ×1×num_class， 获取 在学习结果向量的第三通道上取最大值并与来自中间层特征的学习结果向量的第三通道 上的最大值进 行加权叠加形成最 终的分类向量； 将分类向量的第三通道上取最大值时对应 的干扰类型标签作为该像素点的语义类型； 对所有像素点语义类型判断完 毕之后输出当前 预测结果； 3)识别结果分析步骤： 使用交叉熵函数作为损失函数对语义分割模型的预测结果与样 本真实结果之 间的差异进 行计算， 将 计算得到的梯度信号反向传播至语义分割模型进 行约 束直至语义分割模型训练完成。 2.如权利要求1所述方法， 其特征在于， 结果预测步骤中设置来自中间层特征的学习结 果向量的第三 通道上的最大值所对应的权 重为0.3。 3.如权利要求1所述方法， 其特征在于， 单一干扰类型总数为7种， 分别是噪声调频干扰 FM、 梳状谱干扰COMB、 切片重构干扰C&I、 间歇采样转发干扰IS、 频谱弥散干扰SMSP、 噪声卷 积干扰CN和噪声乘积干扰MN。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115082679 A 24.如权利要求1所述方法， 其特征在于， 设置复合干扰信号产生的干噪比分别是0dB、 2dB、 4dB、 6dB、 8dB； 复合干扰信号的功率比例为1:1、 1:2、 2:1。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115082679 A 3