In this study, a comprehensive automatic low probability of intercept (LPI) radar waveform recognition technique (LWRT) that includes both LPI radar signal classification and parameter extraction is proposed. It is shown with the Monte Carlo simulation that, even without the unrealistic assumptions used in the previous studies, the proposed LWRT achieves classification performance similar to that of the state-of-the-art LWRT for pulse wave (PW) LPI radar waveforms. And by the combination of the single shot multi-box detector (SSD) or YOLOv3 and a supplementary classifier, the proposed LWRT achieves an extraordinary classification performance for continuous (CW) LPI radar waveforms for all the twelve modulation schemes considered in the literature (i.e., BPSK, Costas, LFM, Frank, P1, P2, P3, P4, T1, T2, T3, and T4). Moreover, efficient parameter extraction functions are proposed to effectively estimate the parameters of the intercepted signal, which can help to design the countermeasure in electronic warfare.
본 연구에서는 LPI 레이더 신호 분류와 매개 변수 추출을 모두 포함하는 포괄적 인 자동 저지도 (LPI) 레이더 파형 인식 기술 (LWRT)이 제안되었다. Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 이전 연구에서 사용 된 비현실적인 가정이 없더라도 제안 된 LWRT가 펄스 파형 (PW) LPI 레이더 파형에 대한 최첨단 LWRT와 유사한 분류 성능을 달성한다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 싱글 샷 멀티 박스 검출기 (SSD) 또는 YOLOv3과 보충 분류기의 조합으로 제안 된 LWRT는 문헌에서 고려 된 모든 12 개 변조 방식에 대해 연속 (CW) LPI 레이더 파형에 대해 탁월한 분류 성능을 달성한다. , BPSK, Costas, LFM, Frank, P1, P2, P3, P4, T1, T2, T3 및 T4). 또한 효과적으로 매개 변수를 추출하는 기능이 효과적으로 전자 전쟁에서 대책을 설계하는 데 도움이 될 수있는 도청 신호의 매개 변수를 추정하기 위해 제안됩니다.
