ESM:RESM中分选过程

原创已于 2025-09-20 11:29:00 修改 · 961 阅读

18 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#神经网络

于 2025-09-20 09:22:22 首次发布

专业知识学习专栏收录该内容

42 篇文章

订阅专栏

RESM中解交织过程（De-interleaving Process）网页详细解读

De-interleaving process in RESM - EMSOPEDIA聚焦于电子支援措施（RESM，电子战核心分支）中的“雷达信号解交织过程”，系统阐述了其定义、输入输出、核心流程、关键概念及未来发展方向，本质是解答“如何从混合的雷达脉冲信号中，分离出单个雷达（辐射源）的信号特征并跟踪”这一核心问题。以下从6个维度逐层拆解：

一、核心定义：解交织过程是什么？

解交织（De-interleaving）是RESM系统中将“混合雷达脉冲信号”转化为“单个雷达特征与轨迹”的关键处理流程，本质是一套“规则+算法组合”，核心目标有两个：

解决信号歧义：分离“频率（RF）和到达角（DOA）重叠”的混合信号（比如两个雷达在同一频段、同一方向发射信号，需区分开）；
提取关键参数：计算每个雷达的核心特征（如PRI脉冲重复间隔、PRI模式、RF射频、PW脉冲宽度等），为后续威胁识别提供基础。

关键背景：信号输入的“混乱性”

解交织的输入是PDM（脉冲描述消息，Pulse Descriptor Message） ——这是接收机对雷达脉冲的数字化记录，包含雷达的关键测量参数：

基础参数：RF（射频）、DOA（到达角）、PW（脉冲宽度）；
附加信息：脉内调制特征、测量有效性标识等。

但这些PDM是“混乱的”：多个雷达（辐射源）的脉冲混合在一起，且现代雷达常具备“时间/频率捷变”特性（比如突然改变发射频率或脉冲间隔），进一步增加了分离难度（如图1“EW场景示例”所示，多个类型雷达的信号在时间轴上交织）。

二、核心目标：解交织的输入与输出

解交织是“从混乱到有序”的转化过程，其输入输出关系明确，是RESM系统的“信号提纯核心”：

维度	具体内容
输入	混合的PDM序列（多雷达脉冲信号，含RF/DOA/PW等参数，可能有信号捷变、脉冲丢失）
输出	1. 单个雷达的“脉冲序列”（属于同一辐射源的脉冲集合）； 2. 雷达轨迹（Radar Tracks）及特征（PRI/RF/PW/DOA等，含工作模式）； 3. 更新至“活动轨迹文件（ATF，Active Track File）”
最终作用	为后续“威胁识别（Threat Identification）”“电子战决策（EWC2）”提供精准的雷达目标数据

三、核心流程：固件（FW）+软件（SW）的分层处理

解交织过程由固件（快速预处理）和软件（精细分析） 协同完成，分多阶段逐步分离信号，流程逻辑如图3“解交织流程图”所示：

1. 固件过程（Firmware）：快速聚类（Clustering）——信号“粗分类”

固件的核心是**“聚类”，作用是将混合PDM快速分到不同“链（Chains，即PDM子集）”，本质是“按参数范围初步筛选”，特点是速度快**（需实时处理），规则是“每个PDM仅进入一个链”（排他性）。

聚类的“链”分3种类型，对应不同雷达场景：

链类型	触发条件	核心作用
未知辐射源链	新PDM到来，且与现有链的参数范围不匹配	发现“新雷达”，为其创建专属链，记录初始参数
已知辐射源链	基于ATF中已有的雷达轨迹参数创建	减少计算负载和内存占用（无需重新分析已知雷达），利用已掌握的电磁场景知识
库定义预警链	基于“辐射源库（Emitter Library）”中的“威胁雷达”参数创建	优先处理危险目标（如导弹制导雷达），提供“绿色通道”，加速威胁提取

聚类的输出是**“雷达模式（Radar Mode）”** ——即雷达的一种工作状态（一个雷达可具备多种工作模式，如搜索模式、跟踪模式）。

2. 软件过程（Software）：多模块精细分析——信号“细分离”

软件是解交织的“核心大脑”，分2类服务模块（支撑基础功能）和7类操作模块（实现核心分析），所有模块均“按链串行处理”（确保每个链的信号被完整分析）。

（1）2个服务模块：保障流程顺畅

数据管理器（Data Manager）：
统一不同接收机的PDM格式（不同系统的PDM格式可能不同），让解交织过程“不依赖接收机型号”，是固件（聚类）和后续软件模块的“接口桥梁”。
时间分析器（Time Analyser）：
管理内存占用和计算负载，实时监控流程效率，优化后续模块的运行（比如优先处理高优先级链），避免系统卡顿。

（2）7个操作模块：实现精准分离

模块名称	核心功能	针对场景/特点
CW提取器（CW Extractor）	专门提取“连续波（CW）雷达”的信号	CW雷达非脉冲信号，需单独处理（与接收机的CW信号处理逻辑强关联）
早期提取器（Early Extractor）	处理“脉冲雷达”，核心是TOA（到达时间）分析，分3步： 1. 生成直方图：关联PRI值与PRI模板； 2. 自相关：用直方图的PRI找脉冲序列； 3. 自适应窗口（AW）：自相关失败时，用2个脉冲算PRI，再在自适应窗口内找下一个脉冲；丢失的脉冲存为“废料”后续重分析	解决“脉冲丢失”问题，自适应窗口可应对PRI抖动（雷达参数变化）
后处理（Post Processing）	将“多个简单雷达模式”关联到“一个复杂辐射源”	针对“多模式/多功能雷达”（如一个雷达同时具备搜索、跟踪两种模式）
特征化（Characterization）	1. 识别RF/PW域的“标记（Notation，参数在时频幅域的演化规律）”和特征值； 2. 整合多雷达模式的DOA数据，估计最终DOA	为雷达“画像”，提取独一无二的特征标识
环境合成（Environmental Synthesis）	检查当前提取的雷达特征与ATF中已有轨迹的兼容性，决定“更新旧轨迹”或“创建新轨迹”	确保ATF的实时性和准确性，避免重复记录或遗漏
扫描分析器（Scan/CW Scan Analyser）	做“长期扫描分析”，跟踪雷达的扫描规律	CW雷达需定制（PDM依赖接收机类型），脉冲雷达可通用
附加分析器（Additional Analyser）	检查“辅助参数”（如杂散信号、MOP参数）	补充核心参数外的细节，提升雷达特征的完整性
跟踪管理器（Tracking Manager）	1. 配置聚类过程（管理已知/库定义链的参数）； 2. 闭环固件与软件流程	确保固件和软件的协同，避免流程脱节

软件流程的最终输出：将分析结果与“辐射源库（Emitter Library）”匹配，确认雷达身份后，更新至ATF（活动轨迹文件） ——ATF是RESM的核心数据库，记录任务期间所有截获雷达的参数和特征，实时更新。

四、关键概念：2个核心“规则库”——Taxonomy与Emitter Library

解交织的准确性依赖两个“规则库”，二者分工不同、互补协作，是理解解交织逻辑的关键：

1. Taxonomy（分类法）：解交织的“默认指导规则”

定义：内置在解交织过程中的“雷达模式规则集”，核心是定义“雷达模式如何被识别”——通过两个维度描述雷达参数：
1. 数值（Value）：参数的“区间范围”（如RF在10-12GHz，PW在1-3μs）；
2. 标记（Notation）：参数在“时间、频率、幅度域”的演化规律（如PRI是否固定、RF是否捷变）。
特点：
- 通用性：不依赖具体系统或任务，是“默认库”；
- 局限性：雷达无统一标准（与通信系统不同，雷达无需遵守行业标准），Taxonomy无法覆盖所有雷达的特殊性（如某雷达的独特PRI变化规律），因此仅作为“基础指导”。

2. Emitter Library（辐射源库）：解交织的“精准任务库”

定义：属于MDP（任务数据包，Mission Data Package） 的一部分，来自“情报数据”，按任务定制（比如某任务针对防空雷达，库中就包含该区域已知防空雷达的特征），比Taxonomy更精准。
与解交织的2个交互点：
1. 聚类阶段：为“威胁雷达”开设“优先通道”，预定义链的参数（如某导弹制导雷达的RF/PW范围），确保优先提取威胁信号；
2. 环境合成阶段：补充Taxonomy的不足——将Taxonomy无法关联的“分散雷达模式”合并为一个辐射源（比如某雷达的特殊模式未被Taxonomy覆盖，但库中已记录，可通过库关联）。

二者关系总结

对比维度	Taxonomy（分类法）	Emitter Library（辐射源库）
来源	内置默认规则，基于雷达领域通用经验	任务定制，来自情报数据
精度	通用但粗糙，无法覆盖特殊雷达	精准，针对具体任务场景
作用	解交织的“基础指导”	解交织的“精准补充”，提升威胁识别准确性
依赖场景	不依赖系统/任务	依赖具体任务（任务不同，库内容不同）

五、传统解交织的局限：为何需要AI/ML革新？

网页明确指出，传统解交织算法已达性能瓶颈，核心局限有3点：

单域处理：一次仅分析一个参数域（如先分析时间域PRI，再分析频率域RF），无法应对“多域参数重叠”的复杂电磁环境（比如两个雷达的PRI和RF都接近）；
脉冲丢失敏感：实际场景中常出现“脉冲丢失”（信号被干扰或遮挡），传统算法对丢失脉冲容忍度低，易误判；
现代雷达不兼容：现代“多功能雷达”无固定周期性（或具备PRI捷变，即脉冲间隔快速变化），无法用传统“基于周期的规则”（如Taxonomy中的固定PRI模板）识别。

六、未来发展：AI/ML驱动的“认知解交织”

为解决传统算法的局限，网页提出未来方向——引入人工智能（AI）与机器学习（ML），核心思路和挑战如下：

1. 核心AI/ML技术路径

卷积神经网络（CNN）：同时处理“时间、频率、DOA、PW”多域参数（类似人类电子情报操作员的思维），避免单域处理的局限；
循环神经网络（RNN，如LSTM）：分析“脉冲序列关联性”——输入前n个脉冲的特征，判断第n+1个脉冲是否属于同一雷达，应对“PRI捷变”和“脉冲丢失”；
模型堆叠（Model Stacking）：结合CNN（多域并行）和LSTM（序列分析）的优势，进一步提升准确性。

2. 关键挑战

训练数据不足：AI/ML模型依赖大量标注数据（不同雷达、不同干扰场景下的PDM序列），但实际中雷达信号属于“敏感情报”，数据获取难度大；
新领域：认知电子战（Cognitive EW）：未来解交织将归属于“认知电子战”，分为两个分支：
1. 认知纹理分类（Cognitive Texture Classification）：识别雷达信号的“纹理特征”（如PRI变化的细微规律）；
2. 认知事件分类（Cognitive Event Classification）：判断雷达的“工作意图”（如从信号模式判断雷达是否进入跟踪模式）。

总结：解交织的核心价值与逻辑闭环

RESM中的解交织过程，本质是**“从混合信号中提纯雷达特征”的闭环系统**：

输入：混乱的PDM序列（多雷达混合信号）；
处理：固件聚类（粗分）→软件多模块精细分析（细分），依赖Taxonomy（基础指导）和Emitter Library（精准补充）；
输出：清晰的雷达轨迹与特征，更新至ATF；
价值：为电子战“威胁识别”和“决策”提供核心数据，是现代电子战系统从“被动接收”到“主动认知”的关键环节。

其未来将通过AI/ML突破传统局限，走向“认知化”，核心是解决“复杂电磁环境下的精准分离”问题，适应现代雷达技术的发展。

网页原文翻译

RESM中的解交织过程

接收机以名为PDM（脉冲描述消息，Pulse Descriptor Message）的数字消息形式，将信息发送至解交织过程。该消息是电磁环境（EME，Electromagnetic Environment）的表征形式，包含射频（RF，Radio Frequency）、到达角（DOA，Direction of Arrival）、脉冲宽度（PW，Pulse Width）的测量值，以及接收机能够测量的其他信息（如脉内调制及其特征、测量有效性等）。

因此，进入解交织器的PDM是来自多个辐射源的信号混合体，这些辐射源还可能具有时间和频率捷变特性，这会进一步增加其分类难度。

图1：电子战场景示例

（图中元素说明：电子战接收机捕获的环境通带内电磁信号。其中，各缩写含义如下：

CW：连续波（Continuous Wave）
MI：导弹照射雷达（Missile Illuminator）
TA：目标捕获雷达（Target Acquisition Radar）
ICW：间断连续波（Interrupted CW）
AI：机载截击雷达（Airborne Intercept Radar）
EW：预警雷达（Early Warning Radar）
FCR：火控雷达（Fire Control Radar）
MSK：主动导弹导引头（Active Missile Seeker））

解交织过程的输出为雷达航迹（或雷达辐射源）及其特性（包括脉冲重复间隔（PRI，Pulse Repetition Interval）、PRI模式、射频（RF）、RF模式、脉冲宽度（PW）、到达角（DOA）等），并将这些信息输送至活动航迹文件（ATF，Active Track File）。

由此可见，解交织器的任务是：从数字化雷达脉冲样本、经测量且按一套名为“分类体系（Taxonomy）”的规则排序的PDM中，提取单个辐射源的脉冲序列。其中，“分类体系”收集了各类标识，定义了解交织过程“识别”电磁环境中雷达的方式。

解交织的核心目的是分离频率和到达角存在模糊的信号，并计算脉冲重复间隔（PRI）。

因此，解交织器可描述为一个n维函数：输入为表征脉冲的一系列参数，输出为在可能辐射源空间中尽可能无模糊的辐射源。

解交织器由固件（firmware）和软件（software）过程组成，通过多个阶段提取辐射源，具体流程如下：

图2：RESM价值链中的解交织及其演进

（图中元素说明：

输入场景（Input Scenario）、人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）
辐射源信息：辐射源1（Emitter1）及对应的工作状态1（WS1）、位置1（Pos.1），辐射源2（Emitter2）及对应的工作状态2（WS2）、位置2（Pos.2），辐射源3（Emitter3）及对应的工作状态3（WS3）、位置3（Pos.3），辐射源4（Emitter4）及对应的工作状态4（WS4）、位置4（Pos.4），辐射源5（Emitter5）及对应的工作状态5（WS5）、位置5（Pos.5）（假设：辐射源5不在ESM情报数据库中）
接收机响应（Receiver Response）、解交织过程（De-interleaving Process）、航迹识别（Track Identification）、威胁识别（Threat Identification）
活动航迹文件（Active Track File）、已识别辐射源列表（Identified Emitter List）
分类体系（Taxonomy）、辐射源库（Emitter Library）
航迹：航迹1（Track 1）、航迹2（Track 2）、航迹3（Track 3）、航迹5（Track 5，未知（Unknown））
威胁：威胁1（Threat 1）、威胁2（Threat 2）、威胁3（Threat 3）、威胁4（Threat 4））

一、固件过程：聚类（Clustering）

聚类是一个高速过程，需在固件中执行。其作用是将PDM归入“链（chains）”（本质上是PDM的子集），这些链通过比较器构建，用于收集参数（如RF、PW、DOA）落在预定义范围内的PDM。

根据关联准则的不同，链主要分为以下三类：

未知辐射源链（未接收且未分类的辐射源）：当第一个“新”PDM（与其他任何信道的首标均不兼容）到达时，会通过“开启”一个按该PDM参数配置的新信道，创建一条新的“脉冲链”。
已接收辐射源链（已接收且分类过的辐射源）：为降低处理负荷和内存占用，可根据“活动航迹文件（ATF）”中已有的航迹推导参数来定义信道，从而利用已获取的电磁场景知识（即“场景学习”）。这类信道中的链属于“确认性链”而非“发现性链”，所需存储的PDM数量更少。
库定义辐射源链（辐射源库中定义的辐射源）：若需处理告警威胁，可定义“快速信道”，其参数由辐射源库中的“告警辐射源（Warning Emitters）”决定，且需立即将PDM归入此类信道（库项中的“告警（alarm）”标志要求在聚类过程开始时强制执行归入操作）。这类信道的存在可简化并加速对“危险辐射源（威胁）”的提取，因此它们享有“优先通道”。此类链的设计与“基于预期场景先验知识的解交织”概念相关，定义在任务数据包（MDP，Mission Data Package）中。

聚类会对PDM进行“唯一性划分”：每个PDM只能“进入”一条链（即首个参数与该PDM匹配的链）。

聚类的输出为“雷达模式（Radar Mode）”，它代表雷达的一种工作状态或工作模式（一个辐射源或代表雷达的航迹可包含多种雷达模式）。

二、软件过程

软件过程分为多个模块，其中两类为“服务模块”，其余为“操作模块”。

（一）服务模块

数据管理器（Data Manager）模块：负责组织数据格式，使解交织过程与接收机“无关”（不同系统的PDM格式可能存在差异），同时作为聚类与后续过程的接口。
时间分析器（Time Analyser）模块：负责管理内存占用和计算负荷，兼具“监控”和“运行时（run time）优化”功能，作为后续过程的“管理器”，以提升整体处理效率。

（二）操作模块

为清晰展示软件过程的整体流程，先给出解交织流程图（图3），再逐一说明各操作模块功能：

图3：解交织流程图

（图中元素说明：

输入：来自接收机的PDM（PDM’s from Receiver）
聚类相关：新链的空闲跟踪信道（Free tracking channels for new chains）、基于告警的预格式化跟踪链（Pre-FORMAT tracking chains on warning）、聚类生成器（CLUSTER GENERATOR）、已发现的基于预格式化的跟踪链（already discovered tracking chains on Pre-FORMAT）
核心模块：数据管理器（Data Manager）、早期提取器（Early Extractor）、连续波提取器（CW Extractor）、到达时间分析（TOA Analysis）、后处理（Post Processing）、特征提取（Characterization）、环境综合（Environmental Synthesis）、扫描分析器（Scan Analyser）、连续波扫描分析器（CW Scan Analyser）、附加分析器（Additional Analyser）、跟踪管理器（Tracking Manager）
输出/存储：聚类航迹（Clusters tracks）、活动航迹文件（Active Track File，ATF）、辐射源库（Emitter Library）、场景综合相关功能（Function related to scenario synthesis）、识别（Identification）、输送至电子战指挥控制（To EWC2））

各操作模块的具体功能如下：

连续波提取器（CW Extractor）模块：专门用于提取连续波（CW）信号。由于连续波辐射源并非脉冲式，因此需“专门处理”——不仅需要专属分析流程，还需与接收机对CW信号的处理紧密关联（属于专用模块）。
早期提取器（Early Extractor）模块：针对脉冲式辐射源，对每条链执行“到达时间（TOA，Time of Arrival）分析”，具体包括三部分：
- 生成直方图（Creating Histograms）：将PRI值与PRI模板关联。
- 自相关（Auto-correlation）：利用直方图提供的PRI值，识别脉冲序列。
- 自适应窗口（Adaptive Window，AW）：若自相关无法识别脉冲序列，则采用“2脉冲起始”流程——先通过2个脉冲的TOA差值确定“可能的PRI”，再在“接收窗口区间”内寻找下一个脉冲。该算法包含“窗口自适应调整”机制：窗口会根据脉冲序列的抖动情况持续优化。此外，丢失的脉冲会被分离并累积在一个“废弃（waste）容器”中，在整个解交织过程结束后，会对这些丢失脉冲再次分析，以寻找更多“特殊匹配”。该模块按“链”串行工作。
后处理（Post Processing）模块：验证不同的“简单雷达模式”是否可能属于同一“复杂辐射源”——若判定为同一辐射源，则将这些简单雷达模式关联为单个辐射源。这是因为一个辐射源可由一种或多种雷达模式构成（即“多模式雷达”或“多功能雷达”）。

图4：复杂辐射源重构

（注：该图用于直观展示“多简单雷达模式合并为单个复杂辐射源”的过程）

特征提取（Characterization）模块：与后处理模块紧密协作，识别射频（RF）和脉冲宽度（PW）域中的“标识（notations）”和“特征值”，并通过整合“多雷达模式合并为单个辐射源”过程中得到的数据，估算到达角（DOA）。该模块同样按“链”串行工作。
环境综合（Environmental Synthesis）模块：检查当前“帧（Frame）”中提取的信息与现有“航迹文件”的兼容性，进而决定：是否更新已有的航迹，以及是否在活动航迹文件（ATF）中创建新航迹。
扫描分析器（Scan Analyser）与连续波扫描分析器（CW Scan Analyser）模块（均为“长期分析”模块）：二者均执行扫描分析，核心区别在于：连续波（CW）辐射源与“易于泛化”的脉冲式辐射源不同，需针对特定系统定制——因其相关PDM强烈依赖于接收机类型。这两个模块均按“链”串行工作。
附加分析器（Additional Analyser）模块：对“辅助参数”（如杂散信号、MOP参数等）进行检查和附加估算，按“链”串行工作。
跟踪管理器（Tracking Manager）模块：专门用于配置聚类过程（管理第2类和第3类链的首标），并闭合整个解交织过程中“软件部分”与“固件部分”的回路。

软件过程的最终输出信息会与“辐射源库”进行匹配，匹配结果将记录到“活动航迹文件（ATF）”中。

活动航迹文件（ATF）会维持一份“活动辐射源列表”，并在任务期间持续更新。它是电子支援措施（ESM）的核心数据库，包含“系统在特定时间段内截获的所有辐射源”的以下信息：所有测量参数、各辐射源的特有特征。

分类体系（Taxonomy）

雷达辐射源以“雷达模式（Radar Mode）”为单位建模（通常每个雷达可具备多种模式），而雷达模式则根据其“基本参数（RF、PW、PRI）”的“数值（values）”和“标识（notations）”来定义：

数值（values）：指表示参数所属区间的数字数据。
标识（notations）：指概括参数在“时间、频率、幅度”三个域中“变化过程”的描述。

分类体系是“嵌入在解交织过程中的一组规则”，旨在为“雷达所有可能的截获形式”提供标准定义——它由各类雷达标识集合构成，进而明确了解交织过程“识别”雷达的方式。

分类体系也可理解为一种“默认库”：其设计不依赖于“所在系统的类型”或“需执行的任务类型”。

分类体系的概念对理解解交织过程至关重要，需明确一点：解交织过程所“合成”的，并非电磁环境中“实际存在”的雷达辐射源，而是“基于收集到的数据（如PDM），与分类体系兼容”的辐射源。

分类体系基于“雷达领域经验”定义，力求尽可能全面地代表“雷达世界”，但需注意：与“通用无线电通信系统”（依据“定义波形、协议、电磁介质接入策略”等标准工作）不同，雷达无需遵循任何统一标准。因此，尽管每个雷达都符合“典型设计准则”，但本质上仍是“独特案例”——而旨在“泛化雷达辐射源”的分类体系，显然无法涵盖每个雷达的“特殊性与独特性”。

正因如此，分类体系仅作为解交织过程的“基础准则”；而更精确的辐射源识别，则依赖于“辐射源库（Emitter Library）”——它是任务数据包（MDP）的一部分，生成过程更严谨（源于情报数据），且会根据具体任务进行适配。

如前所述，辐射源库通过以下两种方式与解交织过程交互：

在聚类层面：一方面，“优先处理”并定义“特定聚类链”的输入参数，通过“优先通道”预先筛选出库中辐射源对应的PDM；另一方面，可将库中辐射源的“时间参数（标识和PRI值）”与“基于库的预首标链”关联，进一步引导这些辐射源的合成。
在环境综合层面：本质上，辐射源库相当于“扩展了分类体系”，并利用“先验信息”实现辐射源的关联——若没有这些先验信息，解交织过程无法将这些辐射源合并为单个辐射源。

未来发展（Future Developments）

总体而言，电子战（EW）是人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）可广泛应用的领域，雷达解交织便是典型场景之一。

雷达解交织的核心任务是：分离电磁场景中收集到的多个电磁信号，并判断它们所属的雷达。传统上，该过程通过“命令式算法”执行，但这种方法已达性能极限，原因如下：

传统算法每次仅分析“单一域”（如时间、RF、DOA、PW），在处理“存在大量丢失脉冲的复杂对抗性电磁环境”时，性能表现不佳；
实际电磁环境通常“信号密度高”，且不同雷达实例在“频率、PRI、PW”等参数上可能高度相似；
现代多功能雷达缺乏“老式雷达典型的脉冲周期性（或PRI捷变特性）”，难以纳入现有任何分类体系。

这一紧迫问题为“深度学习在电子战电磁信号分类中的应用”开辟了道路。具体而言，新型解交织方法可基于以下技术：

神经网络（如卷积神经网络（Convolutional Neural Network）及广义上的深度学习方法）：可同时分析“时间、RF、DOA、PW”等所有域，模拟电子情报（ELINT）操作员的分析逻辑；
循环神经网络（如长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory））：通过训练，可分析“前n个脉冲的序列”，并判断“第n+1个脉冲是否与该序列兼容”。

此外，“瞬时多域分析方法”与“序列依赖分析方法”可通过“模型堆叠（model stacking）”结合，以整合各自优势，进一步提升性能。

目前，该领域面临的核心挑战是“训练数据的可用性”——无论应用哪类人工智能技术，训练人工智能引擎都需要大量高质量数据。这对“用户层面的方法与流程设计”提出了要求，也是该领域能否取得突破的关键。

未来，这一方向将发展为一门名为“认知电子战（Cognitive EW）”的新兴学科，主要包含两个分支：认知纹理分类（Cognitive Texture Classification）与认知事件分类（Cognitive Event Classification）。