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基于雷达信号的基本理论,分析整理了雷达信号的时域表示、频域表示以及模糊函数;归纳总结了单载频矩形脉冲信号、线性调频矩形脉冲信号以及伪随机二相编码信号等3种典型的雷达脉冲信号,对它们的复包络、时域描述、频谱函数、模糊函数及其特点进行了详尽研究和分析,建立了3种雷达脉冲信号的完整的数学模型;基于Matlab仿真软件对3种典型的雷达脉冲信号进行了仿真实现,设计并编写了通用脉冲雷达信号仿真软件.该仿真软件能够对雷达脉冲信号的各种参数、信号采样频率和采样时间进行设置,软件按照设置的参数进行信号仿真,并能给出信号的时域波形、频谱及其三维模糊函数图,这对于雷达信号形式的教学和科研具有积极的推动作用,学员能够直观形象地学习和理解各种雷达脉冲信号,同时对于相关的科研工作,能够提供所需的各种雷达信号数据,为雷达信号处理相关算法研究提供数据支撑. 相似文献
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对雷达线性调频脉冲压缩信号进行分析以及仿真,在雷达信号模拟领域中是非常重要的.给出了常规调频脉冲压缩信号以及匹配滤波器模型及仿真结果,并在对某X波段雷达调频脉冲压缩信号处理特点研究的基础上,分析了距离分辨率对不同距离目标分辨的影响,并进行了仿真验证. 相似文献
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脉压雷达信号处理仿真分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对脉冲压缩雷达,从系统仿真的角度建立了描述雷达与目标位置的三维坐标系,根据雷达信号脉冲压缩和非相参积累模型,通过计算机Matlab仿真得出了目标回波经过脉压雷达信号处理后的结果,并进一步分析了脉冲压缩和脉冲积累处理的效能。结果表明:目标回波信号通过脉冲压缩和脉冲积累处理后,显著提高了目标回波信噪比以及对目标距离估计的精度。 相似文献
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雷达调频编码脉冲信号的设计与处理 总被引:1,自引:0,他引:1
现代雷达为获得较高的距离分辨力通常采用编码频率脉冲串信号和步进频率脉冲串信号,但都存在数据率低和较为严重的距离-多普勒耦合问题。在研究这两种信号特点的基础上,提出了调频编码脉冲信号形式并给出了相应的信号处理方法。经仿真对比可见,该信号形式及其处理方法能同时解决步进调频信号高距离-多普勒耦合、低数据率两大问题,具有较好的联合分辨力。 相似文献
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面向脉冲压缩雷达的灵巧噪声干扰方法研究与仿真分析 总被引:2,自引:0,他引:2
针对脉冲压缩雷达,研究了基于卷积调制、乘积调制的灵巧噪声干扰仿真分析方法。该方法基于数字射频存储(DRFM)技术,将干扰机接收并存储的雷达发射信号与噪声信号进行卷积、乘积调制后转发出去,为干扰信号的产生提供了有效途径。仿真实验证明该方法能有效干扰脉冲压缩雷达,同时具有压制性干扰和欺骗性干扰的效果。 相似文献
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针对复杂信号环境下雷达对抗情报侦察面临的信号分选问题,提出一种基于双站协同侦察的雷达信号分选新方法。根据不同位置雷达的脉冲信号到达两个侦察接收站的时间差不同进行信号分选。在满足误差的要求下,求解该方法的分选模糊区域,分析分选性能。调整布站,优化分选性能,提高分选准确性。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以较好地解决制约雷达对抗情报获取中的信号分选瓶颈难题。 相似文献
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高重频PD雷达是为解决测速模糊而在机载雷达中广泛采用的一种PD雷达工作模式,从PD雷达的特性来讲,由于带宽比较窄使得噪声干扰能量利用效率不是很高。采用DRFM精确获取雷达信号实施干扰是当前干扰的发展方向,但是对占空比接近50%的高重频PD雷达,采用对低重频PD及中重频PD可行的距离拖引,速度拖引等一系列在雷达信号脉冲串间隔内产生复杂调制的干扰方法是不合适的。主要针对高重频PD雷达重频高、占空比大的特点,提出了一种舍脉冲干扰方法,对DRFM截获的雷达信号进行快速部分转发,间隔一定脉冲数舍弃一个脉冲,改变原雷达信号的脉冲重复周期,使得在频域上产生多个速度欺骗性干扰信号,并通过仿真验证了干扰的有效性。 相似文献
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雷达脉内特征分析是信号分选领域一个重要手段,当脉内信号有多个雷达信号交叠在一起时,很难分析出其各自的调制方式。经验模态分解(EMD)在分析非平稳混合信号时效果显著,但其存在2个明显弊端。针对端点效应问题,首先采用小波分解将信号分解成各分量,随后对除噪声外的各分量利用ARMA模型对信号进行预测,接着对预测后的各分量进行小波重构,从而消除了端点效应,针对虚假分量的问题,结合雷达信号的特点改进了其终止条件,提高了EMD分解的性能。最后,对EMD分解后的各分量进行时频分析,得出雷达脉内信号的调制特征。仿真验证了算法的有效性。 相似文献
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针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。 相似文献
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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。 相似文献