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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明提供了一种基于决策树的雷达间歇采样转发干扰检测方法，涉及雷达干扰检测技术领域，具体包括如下步骤：对雷达信号进行标准化处理；使用Transformer网络检测干扰信号，并获得Transformer网络的检测结果；以Transformer的检测结果为参考，区分干扰信号和非干扰信号，计算检测阈值，使用CFAR检测器进一步检测干扰信号；使用决策树整合经过步骤S2和S3获得的检测结果、信号的瞬时功率和平均功率，在不同的干扰功率下采用不同的结果选择策略，以获得最终的检测结果。本发明的技术方案克服现有技术中在低干扰信噪比条件下检测性能较弱、不能适应周期性和非周期性的干扰形式的问题。

主权项：1.一种基于决策树的雷达间歇采样转发干扰检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，对雷达信号进行标准化处理，包括：模归一化和长度裁剪；S2，使用Transformer网络检测干扰信号，并获得Transformer网络的检测结果；S3，以Transformer的检测结果为参考，区分干扰信号和非干扰信号，计算检测阈值，使用CFAR检测器进一步检测干扰信号；S4，使用决策树整合经过步骤S2和S3获得的检测结果、信号的瞬时功率和平均功率，在不同的干扰功率下采用不同的结果选择策略，以获得最终的检测结果；步骤S3具体包括如下步骤：S3.1，当没有干扰信号输入时为假设；当输入信号包括干扰信号、雷达信号和噪声信号时为假设，表示为式（4）： （4）；其中，为噪声信号，为雷达信号，为干扰信号；S3.2，判决门限电压计算公式如下： （5）；其中，为虚警率，为非干扰信号的平均功率，计算如下式： （6）；式中表示信号中第个信号的幅值，为根据Transformer检测结果得到的一段信号中非干扰位置的信号长度；S3.3，通过公式（5）分别计算出、、三种虚警率取值下的判决门限电压，当检测信号的电压值大于时标记为‘1’代表有干扰信号，小于时标记为‘0’代表没有干扰信号；步骤S4具体包括如下步骤：S4.1，使用分类回归树CART算法创建决策树，基尼系数的计算公式如下： （7）；式中，表示类别数，代表一个样本是这个类别的概率，表示从数据集中随机抽取两个样本的类别不同的概率；S4.2，对于数据集，根据特征能否取一个值，把样本分成两部分数据集和，满足如下关系式： （8）；步骤S4还包括如下步骤：S4.3，在特征的条件下，数据集的基尼系数定义为： （9）；其中，、、分别代表数据集、和的个数；S4.4，选取：平均功率比值、瞬时功率比值、Transformer检测结果以及CFAR检测器在虚警率为、、时的三种检测结果作为决策树的参考特征，平均功率比值计算如下式： （10）；式中，表示一段信号中干扰信号的平均功率，表示一段信号中非干扰信号的平均功率，表示平均功率比值；瞬时功率比值的计算如下式： （11）；式中表示一段信号中第个信号的幅值，表示一段信号中非干扰信号的平均功率，表示一段信号中包含的信号点数，表示第个信号的瞬时功率比值。

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