Deep Learning-Based Interference Detection, Classification, and Forecasting Algorithm for ESM Radar Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this study, aiming to address the challenges posed by interference from communication systems and jammers, we investigate the application of deep learning (DL) in electronic support measures (ESM) radar systems. Our primary objective is to detect, classify, and forecast interference that can disrupt detection of low probability of intercept (LPI) and low probability of detection (LPD) signals. The proposed algorithm uses a time-frequency distribution (TFD) and received interference strength (RIS) to detect and predict interference. To ensure high precision,we develop a new DL-based outlier detection (OD) technique that is based on the relationship between true positive rate (TPR) and latent space. More specifically, the OD technique applies a new dual-threshold mechanism to the TFD representation for interference detection. We also introduce a DL-enabled classifier designed using the OD architecture to identify the source of interference. Finally, we forecast the RIS by proposing a new DL autoregressive (AR) model through a sliding window designed using the classifier’s output. By integrating OD in classifier design and using its output for forecasting, our approach achieves superior accuracy as compared to independent models. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm outperforms others, particularly in low signal-to-interference plus noise ratio (SINR) conditions. Specifically, in terms of interference detection, our algorithm achieves 0.9978 TPR, 0.9415 recall, and 0.0004 false positive ratio (FPR). With regard to classification, it records 0.9784 precision and 0.7847 recall. In forecasting, it achieves a 0.2100 mean average error (MAE), thus significantly enhancing ESM radar awareness. The TFD feature also proves to be more accurate than in-phase and quadrature features. These strengths, coupled with an optimal balance of cost and accuracy, make our framework robust and resistant to interference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».