고해상도 거리 프로파일(HRRP) 기반의 레이더 자동 표적 인식(RATR)은 미세한 구조적 특징을 포착하는 능력으로 인해 많은 관심을 받고 있다. 그러나 전자적 방해(ECM), 특히 주류인 중단 샘플링 반복 재밍(ISRJ) 하에서 표적을 인식하는 것은 HRRP가 심각한 특징 왜곡을 겪기 때문에 여전히 어려운 과제이다. 본 논문에서는 사전 재밍 정보를 활용하여 견고한 HRRP 인식 방법을 제안한다. 특히 ISRJ로 인한 HRRP 왜곡을 모델링하기 위해 점 확산 함수(PSF)를 사전 정보로 도입한다. 이를 기반으로, 사전 가이드 특징 상호작용 모듈과 하이브리드 손실 함수를 통해 이 사전 정보를 활용하여 모델의 차별 능력을 향상시키는 인식 네트워크를 설계했다. 사전 정보의 도움으로 모델은 다양한 재밍 매개변수 하에서 왜곡된 HRRP 내에서 불변 특징을 학습할 수 있다. 시뮬레이션 및 실제 데이터 실험 결과, 제안된 방법이 최첨단 기술을 지속적으로 능가하며, 보이지 않는 재밍 매개변수에 직면했을 때 더 강력한 일반화 성능을 보인다.
