基于视觉语言模型的重叠信号的自动LPI雷达波形识别
Pengkun Yang1, Guangyi Li2, Hui Tang1
1China Airborne Missile Academy, Luoyang, 471000, China.
Scientific reports
|August 13, 2025
概括
这项研究引入了一个新的框架,用于识别重叠的拦截低概率 (LPI) 雷达波形. 该模型即使在复杂的信号和噪声中也能实现高精度识别,在各种电磁环境中证明了其实际适用性.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 信号处理 信号处理
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 低拦截概率 (LPI) 微波波形在现代雷达系统中至关重要.
- 在复杂的电磁环境中,准确识别LPI波形调制具有挑战性.
研究的目的:
- 开发一个强大的框架来识别重叠的LPI雷达波形.
- 为了提高波形识别在不同噪声和频率条件下的精度.
主要方法:
- 使用双编码器 (文本和图像) 调整雷达图像和上下文提示嵌入.
- 创建了一个统一的功能空间,用于深入学习内在雷达波形特征.
- 使用单调制信号训练数据实现了零射击分类.
主要成果:
- 成功地实现了高度重叠的LPI波形的高精度识别.
- 该模型证明了对随机频段和不同噪声干扰水平的稳定性.
- 梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 证实了该模型的实际实用性和稳定性.
结论:
- 拟议的框架能够准确地识别重叠的LPI雷达波形.
- 该模型由于其零射击分类能力和稳定性而具有实际意义.
- 这种方法在复杂的电磁场景中为信号智能提供了有价值的工具.


