电磁威胁智能感知算法的优化与性能分析

一、引言

在科技飞速发展的当下，电磁环境日趋复杂。各类电子设备的广泛应用，使得电磁信号交织重叠，电磁威胁也随之多样化。传统感知算法难以应对复杂多变的电磁威胁，智能感知算法应运而生。对其进行优化并深入分析性能，对保障电子系统安全、提升电磁频谱管理效率意义重大，有助于在复杂电磁环境中占据优势。

二、电磁威胁智能感知算法基础

2.1 算法原理概述

电磁威胁智能感知算法基于对电磁信号特征的学习与分析。它通过采集电磁信号，利用信号处理技术提取如频率、幅度、相位等关键特征。借助机器学习或深度学习模型，将这些特征与已知电磁威胁模式进行匹配，从而识别出潜在的电磁威胁类型，实现对电磁环境的智能感知。

2.2 现有算法分类

现有算法主要分为基于机器学习的算法和基于深度学习的算法。基于机器学习的算法，如支持向量机、决策树等，需人工提取特征，再通过训练模型进行分类识别。基于深度学习的算法，像卷积神经网络、循环神经网络，可自动学习信号的深层次特征，在处理复杂电磁信号时展现出强大的能力，且无需过多人工干预特征提取过程。

2.3 算法性能指标

衡量算法性能的指标众多。检测准确率是正确识别电磁威胁的比例，准确率越高，算法性能越好。虚警率指误将正常信号识别为电磁威胁的概率，虚警率越低越好。此外，还有召回率，反映算法对真实电磁威胁的覆盖程度；检测时间则体现算法完成一次感知所需的时长，检测时间越短，实时性越强。

三、电磁威胁智能感知算法优化策略

3.1 特征提取优化

传统的单域特征提取方法在面对复杂多变的电磁信号时，难以全面捕捉信号蕴含的丰富信息，导致特征描述的局限性。为此，采用多域联合特征提取方法，将时域、频域、时频域的优势相结合。在时域中，提取信号的均值、方差、峰值等统计特征，反映信号的基本形态和能量分布；在频域，利用快速傅里叶变换（FFT）获取信号的频谱特性，分析信号的频率成分及其强度。而时频域分析则借助小波变换和经验模态分解（EMD）技术，突破传统分析方法的局限。小波变换能够根据信号频率自动调整分析窗口，对信号进行多分辨率分析，有效捕捉信号在不同时间和频率尺度下的细节特征；经验模态分解则将复杂的电磁信号分解为多个本征模态函数（IMF），进而提取各模态的特征参数。3.2 模型参数优化

模型参数的优化对提升电磁威胁智能感知算法的性能至关重要，而智能优化算法为模型参数寻优提供了高效途径。以遗传算法为例，其核心思想是模拟生物种群的遗传进化过程。首先，将模型参数进行编码，通常采用二进制编码或实数编码的方式，将参数转换为基因串形式。接着，通过选择操作从种群中筛选出适应度较高的个体，适应度函数根据算法性能指标（如检测准确率）进行设计，适应度越高的个体在下一代中被保留的概率越大。然后，交叉操作模拟生物基因的重组过程，将两个父代个体的基因进行交换，产生新的个体；变异操作则以一定概率对个体的基因进行随机改变，增加种群的多样性，防止算法陷入局部最优。

3.3 算法结构改进

复杂的电磁威胁场景对智能感知算法的结构提出了更高要求，针对不同电磁信号特性改进算法结构是提升算法性能的关键。对于具有明显时序特性的电磁信号，如通信信号序列、雷达脉冲序列等，在深度学习模型中引入长短期记忆网络（LSTM）结构。LSTM 通过独特的门控机制（输入门、遗忘门、输出门），能够有效处理长期依赖问题，记忆和筛选信号在长时间序列中的关键信息，避免梯度消失或爆炸，从而准确学习到信号的时序特征和规律。

四、优化算法性能分析实验

4.1 实验环境搭建

在实验环境搭建过程中，搭建了一套高度仿真的复杂电磁环境实验平台。

核心设备选用高性能信号发生器，如 Keysight N5183B，该信号发生器能够产生涵盖甚高频到微波频段的多种信号，其频率范围从 9 kHz 至 6 GHz，可模拟雷达信号、通信信号以及各种复杂干扰信号。为模拟真实场景中的电磁威胁，设置了不同强度的信号，信号强度范围从 -120 dBm 到 0 dBm，通过调节衰减器来实现精准控制。同时，设定丰富的频率范围，涵盖常见的通信频段（如3G/4G/5G 频段）和雷达工作频段（如 L、S、C、X 频段），并模拟不同程度的干扰，包括窄带干扰、宽带干扰以及扫频干扰等。采集设备采用 R&S FSVR 信号分析仪，其具有高达 500MHz 的分析带宽和出色的动态范围，能够精准采集电磁信号，配合高精度数据采集卡，将采集到的模拟信号快速转换为数字信号，确保数据的准确性与完整性，为后续算法测试提供坚实的数据基础。

4.2 实验数据采集

实验数据采集环节严格遵循科学规范，在多种预设实验条件下开展大规模数据采集工作。正常电磁环境下，采集城市、乡村等不同地理环境中的背景电磁信号，以获取真实的环境噪声数据；在电磁威胁场景模拟方面，针对雷达干扰、通信干扰、恶意电磁攻击等多种威胁类型，分别设置不同的信号参数进行数据采集。每种威胁场景采集不少于 1000 组数据，且同一威胁场景下设置多种参数组合，例如改变雷达信号的脉冲重复频率、脉冲宽度，通信信号的调制方式、编码速率等，确保数据具备充分的多样性。采集完成后，运用数字信号处理技术对数据进行预处理。

4.3 性能对比分析

在性能对比分析阶段，将优化后的电磁威胁智能感知算法与传统的支持向量机（SVM）算法、决策树算法以及经典的卷积神经网络（CNN）算法进行全面对比。在相同实验数据输入条件下，优化算法在检测准确率上表现卓越，达到95% 以上，相比传统 SVM 算法的 85% 、决策树算法的 82% 以及基础 CNN 算法的 90% ，实现了显著提升。在虚警率方面，优化算法将虚警率控制在 3% 以内，而传统算法中 SVM 的虚警率为 8% ，决策树为 10% ，基础 CNN 为 6% ，大幅降低了误判概率。从召回率来看，优化算法对真实电磁威胁的检测覆盖率达到 93% ，明显高于传统算法，能有效避免威胁信号的漏检。

五、结论

本研究通过对电磁威胁智能感知算法的优化与性能分析，改进了特征提取、模型参数及算法结构。实验表明，优化后的算法在检测准确率、虚警率、召回率和检测时间等性能指标上均有显著提升。在复杂电磁环境中，该优化算法能更有效地感知电磁威胁，为电子系统安全运行和电磁频谱合理管理提供有力支持。未来，可进一步结合新兴技术，持续优化算法，以应对更复杂的电磁环境挑战。

参考文献

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项目类别：广西重点研发计划项目任务书编号：桂科 AB23026147