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(1) 雷达干扰信号建模与数据集制备方法

雷达系统在复杂电磁环境中面临着各种有源干扰的威胁，准确识别干扰类型是实施有效抗干扰措施的前提。传统的干扰识别方法依赖人工设计的特征，存在通用性差、泛化能力弱等局限。深度学习方法能够自动学习数据特征，为干扰识别提供了新的技术途径。为支撑深度学习模型的训练和验证，本研究首先对典型雷达干扰信号进行数学建模和数据采集。研究对象包括压制干扰和欺骗干扰两大类共七种典型干扰信号。压制干扰通过发射大功率噪声信号覆盖雷达接收信号，包括噪声调频干扰、噪声调幅干扰和梳状谱干扰等类型。欺骗干扰则通过转发或生成假目标信号来欺骗雷达系统，包括距离欺骗、速度欺骗、距离速度联合欺骗和假目标欺骗等类型。针对每种干扰类型，本研究基于线性调频雷达体制建立了完整的数学模型，推导了干扰信号的时域和频域表达式，分析了各参数对信号特性的影响。基于数学模型，本研究生成了大规模的干扰信号数据集。数据集分为一维和二维两个部分，以满足不同维度识别实验的需求。一维数据包括原始信号序列和脉冲压缩后序列的多种表示形式，包括实部、虚部、幅值、相位等信息。二维数据则将一维信号转换为时频图和距离多普勒图等二维表示形式。在数据生成过程中，考虑了不同信噪比条件，模拟了实际工程中的噪声环境。该数据集为后续贝叶斯深度学习模型的训练和性能评估提供了全面的数据支撑。

(2) 基于贝叶斯深度学习的一维信号识别网络设计

传统深度学习网络采用点估计方式，即网络参数被训练为确定性的数值。这种方式在数据充足、分布稳定的情况下表现良好，但在面对不确定性较大的数据时容易出现过拟合问题，模型的预测结果也缺乏可靠性度量。针对这一问题，本研究引入贝叶斯学习框架，将网络参数建模为概率分布而非固定数值。贝叶斯深度学习通过对参数分布进行推断，能够在给出预测结果的同时提供不确定性估计，这对于安全关键的雷达系统应用具有重要意义。在一维信号识别任务中，本研究设计了融合贝叶斯层和长短期记忆层的网络结构。长短期记忆网络是处理序列数据的有效工具，能够捕捉雷达回波信号中的时序特性和长程依赖关系。网络首先通过卷积层提取信号的局部特征，然后利用长短期记忆层建模信号的时序演化规律，最后通过全连接层输出分类结果。贝叶斯层被嵌入到网络的关键位置，通过变分推断方法近似计算参数的后验分布。在训练过程中，网络不仅学习参数的均值，还学习参数的方差，从而建立对参数不确定性的估计。在推断阶段，通过多次采样得到预测结果的分布，进而计算预测的置信度。基于一维数据集的实验结果表明，引入贝叶斯学习后，模型在各种数据表示形式上的识别准确率均有显著提升，尤其是在信噪比较低的条件下，贝叶斯模型展现出更强的鲁棒性。

(3) 基于贝叶斯深度学习的二维特征图识别网络设计

除一维信号序列外，雷达干扰信号还可以转换为二维特征图进行分析，如时频图和距离多普勒图。二维表示能够更直观地展现信号在时间、频率、距离、速度等维度上的分布特性，有助于区分不同类型的干扰信号。针对二维特征图的识别任务，本研究在一维网络结构的基础上进行改进，将一维卷积层替换为二维卷积层，以适应二维输入数据的处理需求。二维卷积层能够提取图像中的空间特征，包括纹理、边缘、形状等信息，这些特征对于区分不同干扰类型具有重要价值。网络结构保持了贝叶斯框架，在卷积层和全连接层中引入参数的概率建模。

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