一种多传感器雷达辐射源识别的组合方法

针对复杂电磁环境下多传感器获得的雷达辐射源信息具有不确定性的情况,提出了一种雷达辐射源识别的组合方法.首先利用灰色定权聚类法对大量的传感器数据进行处理,以简化雷达辐射源特征数据,在此基础上通过灰色关联分析法确定证据理论中的基本概率赋值函数,并应用修正的D-S证据理论实现多时刻条件下目标识别.通过仿真算例可知,该方法能够有效减小雷达辐射源所受的噪声干扰,具有一定的可行性.     

基于D-S证据理论的多传感器雷达辐射源识别模型

针对复杂电磁环境下多传感器获得的雷达辐射源信息具有不确定性的情况,利用灰色定权聚类法对大量的传感器数据进行处理,以简化雷达辐射源特征数据,在此基础上,探讨了通过灰关联分析确定证据理论中基本概率赋值函数的方法,并应用修正的D-S证据理论实现目标识别,通过仿真验证了该模型能够有效减小雷达辐射源所受的噪声干扰,具有一定的可行性。     

一种基于TOA测量的位置信息场定位算法

针对传统的仅测脉冲到达时间(TOA)定位方法不能适应复杂体制雷达信号的问题,提出了一种新的基于TOA测量的位置信息场定位算法。首先由主站自提取辐射源的脉冲样本图,副站利用主站自提取的脉冲样本图匹配分选出该站接收的辐射源脉冲列,并将其对应的TOA数据传回主站,而后由主站基于各站的TOA测量构造目标位置信息场函数,通过网格搜索法实现对辐射源位置的估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于D-S理论的组网对抗效果实时评估

研究了现有各类效果评估方法的局限,提出了组网电子对抗条件下效果实时评估的实现途径,将目标辐射源的信号波动度作为效果评估的依据,并提出了所需信度函数的获取方法。在此基础上,应用D-S证据理论进行多信息融合,进而作出效果实时评估。最后对融合过程作了仿真计算,仿真结果对于未来组网电子对抗作战具有较大的参考价值。     

基于模糊推理的雷达辐射源识别方法

辐射源数据往往不完整或不确定,因此应用模糊推理实现了辐射源和目标平台的识别.将辐射源特征转换为由模糊集及隶属度函数表征的参数,再通过与数据库中的辐射源数据进行模糊匹配来判断辐射源的类型,实现了雷达辐射源的被动识别方法.进一步通过识别出目标平台上所装备的雷达辐射源的参数值,利用模糊推理,推断出目标平台的类型.试验结果表明:模糊推理的算法是切实可行的,在对模拟数据加入的噪声不超过一定限制的情况下,对于数据库已有的目标能够达到较高的目标识别率.     

综合优先级的被动雷达任务自适应调度算法

综合考虑影响威胁度的5个参数,给出辐射源威胁度评估准则与方法。将辐射源威胁度参数融入被动雷达任务优先级的设计中,提出一种综合优先级算法(HTHPEDF),根据辐射源威胁度动态地调整任务优先级。运用该综合优先级算法实现任务自适应调度,设计调度收益与调度代价的评价函数。通过仿真验证了算法的有效性,该算法以较低的调度代价获得较高的调度收益,可有效提升任务综合调度能力。     

基于权值改进D-S理论的对空目标识别融合

针对传统证据理论证据高冲突性问题,提出了一种基于权值改进型Dempster-Shafer(DS)理论的对空目标识别方法。在研究D-S证据理论数学模型基础上,依据泛函距离空间理论,更新计算各个传感器的信度函数可靠性权值,对各个传感器的基本概率赋值函数进行修正,最后利用D-S合成公式对各个传感器进行融合判决。仿真结果证明了该方法的有效性。     

辐射源威胁排序模糊综合评判

通过对多批目标所载辐射源的威胁程度进行排序来判断多批目标的相对威胁程度是作战辅助决策的一种重要方法。建立了辐射源脉冲重复频率、辐射源方位、辐射源脉冲宽度等辐射源威胁评判指标体系并提出各指标的优属度函数。利用模糊多属性决策理论建立了基于不完全偏好信息的对多批目标威胁大小进行综合排序的模糊综合评判模型。实例证明该模型可行、有效,且便于计算。该方法不仅适用于辐射源威胁综合排序,而且适用于其它多属性决策问题。     

利用波达角及变化率对固定辐射源的无源定位

提出了一种利用波达方向角(包括方位角与俯仰角)及其变化率信息对固定辐射源进行单站无源定位的算法,对可观测性条件与定位误差的影响因素进行了分析,并将融入波达方向角变化率信息的EKF算法用于载机在航迹上的多次测量定位,并通过仿真将该算法与只测角定位算法进行了比较.     

一种小样本数脉冲信号的样本子图分选算法

针对交错的雷达脉冲信号中,辐射源脉冲样本数较少而无法统计脉间参数规律实现脉冲提取的问题,提出了一种基于自提取样本子图的全脉冲匹配分选算法。该算法利用全脉冲移位匹配搜索自相关函数极大峰值,序贯提取辐射源时间维样本子图,同时筛选出匹配脉冲,无需对脉冲特征参数做统计分析,因此,可实现小样本数雷达信号的脉冲提取。仿真实验表明在有脉冲漏失的信号环境中,算法处理样本数充足情况下的脉冲信号与传统多参数统计方法性能相当,而且能提取出小样本数的脉冲信号。