WVEmbs with its Masking: A Method For Radar Signal Sorting

📄 arXiv: 2503.13480v1 📥 PDF

作者: Xianan Hu, Fu Li, Kairui Niu, Peihan Qi, Zhiyong Liang

分类: eess.SP, cs.LG

发布日期: 2025-03-05

💡 一句话要点

提出基于掩码的宽值嵌入方法WVEmbs，用于复杂雷达信号分选。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 雷达信号分选 脉冲描述字 宽值嵌入 值维度掩码 神经网络 信号处理 电子对抗

📋 核心要点

  1. 现有雷达信号分选方法难以有效处理复杂交错环境下的高密度脉冲序列，鲁棒性不足。
  2. 提出宽值嵌入（WVEmbs）和值维度掩码方法，自适应信号分布，生成挑战性样本，提升模型鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该方法能够高效地进行端到端脉冲分选，并在复杂环境中表现出良好的性能。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的嵌入方法，即宽值嵌入（WVEmbs），用于处理脉冲描述字（PDWs），将其作为归一化输入送入神经网络。该方法能够适应交错雷达信号的分布，对原始信号特征进行从不重要到重要的排序，并稳定学习过程。为了解决雷达信号交错中的不平衡问题，我们在WVEmbs上引入了一种值维度掩码方法，该方法能够自动且高效地生成具有挑战性的样本，并构建交错场景，从而迫使模型学习鲁棒的特征。实验结果表明，我们的方法是一种高效的端到端方法，能够在复杂和非理想环境中，对高密度交错雷达脉冲序列实现高粒度的样本级脉冲分选。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂和非理想环境下，高密度交错雷达脉冲序列的精确分选问题。现有方法在处理此类场景时，往往难以提取鲁棒特征，导致分选精度下降。信号交错的不平衡性进一步加剧了这一问题。

核心思路：论文的核心思路是设计一种新的嵌入方法，能够更好地表示雷达脉冲描述字（PDWs），并利用掩码技术来增强模型的鲁棒性。通过宽值嵌入（WVEmbs）对PDWs进行归一化和排序，突出重要特征，并通过值维度掩码生成更具挑战性的训练样本，迫使模型学习更稳健的特征表示。

技术框架：整体框架是一个端到端的神经网络，输入是雷达脉冲描述字（PDWs），经过WVEmbs嵌入后，再经过值维度掩码处理，然后输入到神经网络进行训练和预测。网络输出是每个脉冲所属的信号类别。主要模块包括：WVEmbs嵌入模块、值维度掩码模块和分类网络。

关键创新：最重要的技术创新点在于WVEmbs嵌入方法和值维度掩码方法的结合。WVEmbs能够自适应雷达信号的分布，对特征进行排序，突出重要特征。值维度掩码方法能够自动生成具有挑战性的样本，模拟复杂的交错场景，从而提高模型的泛化能力。与传统方法相比，该方法能够更好地处理高密度、复杂交错的雷达信号。

关键设计：WVEmbs将PDWs归一化到[0,1]区间，并根据其重要性进行排序。值维度掩码随机掩盖WVEmbs的某些维度，模拟信号缺失或干扰的情况。分类网络可以使用各种常见的神经网络结构，例如全连接网络或循环神经网络。损失函数通常采用交叉熵损失函数，用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的WVEmbs方法在复杂雷达信号分选任务中取得了显著的性能提升。相较于传统方法，该方法能够更准确地识别和分类高密度交错的雷达脉冲序列。具体性能数据（例如准确率、召回率等）未知，但摘要强调了其在复杂和非理想环境下的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于雷达信号情报、电子对抗、频谱管理等领域。通过提高雷达信号分选的准确性和效率，可以更有效地识别和分析敌方雷达信号，提升电子对抗能力。此外，该方法还可以用于民用雷达信号的分析和管理，例如气象雷达、交通雷达等。

📄 摘要（原文）

Our study proposes a novel embedding method, Wide-Value-Embeddings (WVEmbs), for processing Pulse Descriptor Words (PDWs) as normalized inputs to neural networks. This method adapts to the distribution of interleaved radar signals, ranking original signal features from trivial to useful and stabilizing the learning process. To address the imbalance in radar signal interleaving, we introduce a value dimension masking method on WVEmbs, which automatically and efficiently generates challenging samples, and constructs interleaving scenarios, thereby compelling the model to learn robust features. Experimental results demonstrate that our method is an efficient end-to-end approach, achieving high-granularity, sample-level pulse sorting for high-density interleaved radar pulse sequences in complex and non-ideal environments.