中文标题：基于期望最大化分类辅助的抗干扰检测方法

英文标题：An Anti-jamming Detection Method Based On Expectation Maximization Classification

来源期刊：雷达学报

基金项目：国家自然科学基金青年项目 (62201564, 62301552)，国家自然科学基金面上项目(62571525)，中国科学院青年创新促进会 (2023028)

作  者：孙嘉瑞^{1, 2}, 郝程鹏^{1, 2}, 孙梦茹³, 闫林杰¹

作者单位：1. 中国科学院声学研究所 北京 100190
2. 中国科学院大学 北京 100049
3. 中国科学院声学研究所北海研究站 青岛 266114

摘  要：在存在有源人工干扰的复杂环境中，雷达信号参数估计精度往往显著下降，目标检测性能相应发生退化。为有效解决这一问题，本文提出了一种基于期望最大化分类辅助的抗干扰检测框架。具体而言，在雷达被动工作模式下，提出被动探测模式下的抗噪声覆盖脉冲(NCP)检测方法，建立被动干扰预警机制：构建表征 NCP 类别的潜在变量模型，结合期望最大化算法与特征值分解实现 NCP 样本分类与角度/能量参数估计，实现稳健 NCP 自适应检测。在雷达主动工作模式下，提出主动探测模式下的抗相干干扰(CJ)目标检测方法，建立主动抗干扰检测方法：构建目标回波与 CJ 存在性假设的分类模型，利用网格搜索与期望最大化算法完成样本分类与角度估计，实现 CJ 识别与目标自适应检测。仿真结果表明，所提方法能够有效识别目标或干扰存在的样本单元，准确估计目标与干扰的入射角度，提升恒虚警目标检测的抗干扰性能。

全文链接： https://radars.ac.cn/cn/article/doi/10.12000/JR25145