基于熵的直方图最优分组方法研究

最优分组是直方图法中的一个关键问题,对直方图法的有效性起着决定性的作用.在研究直方图法提取离散型雷达信号参数特征的基础上,根据信息熵的物理意义及其基本性质,提出一种基于熵的最优分组判定准则,并用仿真实验验证了该判定准则的有效性.     

基于改进直方图算法的雷达信号参数特征提取研究

雷达信号特征提取是雷达信号识别中的重要组成部分,直接影响到识别效果的好坏。在研究直方图算法分析雷达信号特征的基础上,提出2种改进的直方图算法:截断直方图算法和窄带直方图算法,并用仿真实验分析影响算法性能的4个因素,验证了直方图算法提取雷达信号参数特征的有效性。     

DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法

针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。     

LPI雷达信号特征提取综合时频算法

如何准确提取LPI雷达信号脉内特征参数一直都是雷达信号处理中的一个难点.提出一种综合时频算法来提取雷达信号的脉内特征,首先把稳健的小波变换法与分辨率较高的伪威格纳威尔分布(Pseudo Wigner-Ville Distribution,PWVD)法进行截断综合,再对综合的时频图提取小波脊线从而得到稳健、高精度的脉内特征参数.仿真实验说明了该算法的有效性.     

EEMD联合AOK-TFR提取车辆微多普勒特征

利用连续波雷达探测运动车辆时,非线性、非平稳的多分量回波信号不易解析提取,基于此,提出了联合总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和自适应最优核时频分布(Adaptive Optimal Kernel Time-Frequency Distribution,AOK-TFR)的方法提取运动车辆的微多普勒(micro-Doppler)特征。建立了车体振动和车轮转动对雷达回波信号产生的复合调制效应数学模型,并对多分量回波信号进行了EEMD,通过联合AOKTFR解析回波信号的固有模态分量,得到了较清晰的微多普勒时频像,较好地克服了地杂波带来的EMD模态混叠。仿真分析表明该方法提取到的微多普勒特征参数与仿真参数吻合,证明了该方法的有效性。     

频域法在雷达信号PRI特征分析中的应用

由于雷达信号PRI参数是由其脉冲到达时间TOA导出的,所以分析PRI特性可以转化到对TOA的频域特性分析上去;频域法在对雷达信号PRI特征进行分析时不存在一般直方图法中的宽度设置等问题,再加上其自身的特点使得这种方法在理论分析和实际应用中均具有很大优势.最后通过仿真实例验证了此法的正确性和有效性,并对各种不同情况下的效果进行了分析.     

基于脉内特征的雷达信号分选新方法

提出了一种基于脉内特征和基于核方法的模糊C-均值算法(KFCM)相结合的雷达信号分选方法.首先利用小波变换法提取雷达信号的脉内特征,然后基于KFCM对信号进行分选.计算机仿真表明,在满足一定信噪比的条件下,该方法可以准确地实现雷达信号的分选.     

一种改进的电子情报分析模型

电子情报的分析处理,对提高电子对抗作战效能意义重大。综合运用聚类算法和分类算法构建了一种改进的电子情报分析模型。该模型首先通过基于粗糙集改进的k-means算法完成对记录数据库中雷达信号的聚类分选,选取聚类中心信号表征此类信号;再采用粗糙集提取有效的最优规则并用于聚类中心脉冲识别,从而分选出已知信号和未知信号;未知信号确定其特性后添加到已知威胁雷达数据库。通过仿真,验证了该模型的适用性和有效性。     

一种基于关联脉冲对的动态直方图分选算法

针对现有分选算法在复杂电磁环境下准确性与效率降低的问题,提出了一种基于关联脉冲对的动态直方图分选方法。该方法首先对到达时间差进行固定箱长统计,将高于检测门限的相邻箱进行合并,得到动态直方图统计结果,估计出潜在PRI(pulse repetition interval)。对潜在PRI对应的关联脉冲对进行分析,剔除虚假PRI并估计出真实PRI的抖动量。最后,再依据PRI参数完成脉冲序列搜索,实现对雷达信号的分选。仿真实验表明,该方法在较低的到达时间差级数条件下,对多部复杂PRI调制信号的分选准确率达到95%,能够对复杂电磁环境下的雷达信号进行有效分选。     

全脉冲幅度信息的分析与特征提取

全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.