基于原型与主动学习的天波雷达干扰检测方法

本文研究天波雷达基于距离?多普勒（Range?Doppler, RD）图像的干扰检测问题。在干扰检测过程中，错误检测可能是干扰的漏检与虚警问题，为此考虑采用主动学习方法，将算法模型难以判决的样本由专家标注，并将标注样本加入至训练集中以达到提升检测性能的目的。同时，也需要解决训练集样本的冗余问题，为此使用原型数据学习方法，建立有干扰和无干扰样本数据云，有效地降低训练集样本量。实测数据实验表明，原型方法将初始训练集样本数量降低至23.5%，主动学习方法取得的检测准确率为97.42%，而传统监督学习最近邻方法准确率为87.96%。因此，本文方法能够有效提升天波雷达干扰检测能力，为天波雷达是否需要进行干扰处理与换频检测等工作提供可靠依据。