科创中国

行业领域

新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业

需求背景

  如今电子技术、信息技术迅速发展，现代战争已经步入了电子战时代，随着武器装备平台性能进一步提高，加上所处地理环境，气象条件等多种因素的综合影响，动态变化中战场电磁环境越来越复杂，也为快速、准确感知战场电磁环境带来了更大的挑战。干扰信号的识别提取以及智能化的数据处理是我们感知战场电磁环境的重要技术手段，利用这项技术可以监测和跟踪重要干扰源的活动，从而实现精准感知和精准打击。

  传统的频域分析法对典型目标的检测和识别是可行的，因为对特定目标通常可以假设其信号是平稳的，其频谱是非时变的。而战场环境中的干扰信号具有明显的时变非平稳特性，其频谱随时间有较大的变化，对于这类信号用传统的仅在时域或频域分析的手段是不够的。利用多种理论和方法共同完成战场复杂电磁环境下的干扰信号检测、分离、识别与解译具有非常重要的国防意义和价值，对提高电子战战场上的对抗能力有极大的帮助。

需解决的主要技术难题

1、信号有效性检测是信号处理的前提，如何在数据预处理部分实现数据有效性的精确检测和规范化数据集样本制作。

2、在信号的智能分析部分，如何实现基于深度神经网络的信号特征提取网络构建和基于度量深度学习的干扰信号识别。

期望实现的主要技术目标

（1）在实时IQ 数据流中提取出频谱信息；

（2）识别并提取干扰源和干扰信号，能够识别不少于6种干扰类别；

（3）识别精度：≥90%；

（4）可以解译出干扰信号的相关参数；

（5）具有瞬时干扰分析功能；

（6）具有长期统计功能；

     （7）能够智能解译复杂动态电磁环境下的电磁信号数据

处理进度