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。     

PRI周期性调制信号的TOA中点匹配分选算法

针对传统的雷达信号分选算法在当前高密度信号环境下进行分选时,存在实时性差、分选精度低、甚至无法分选的问题,提出了针对脉冲重复周期(PRI)周期性调制的分选算法。该算法首先在脉冲序列中点附近任意选取一点作为中心点,利用TOA中点匹配法依次比较并匹配左右两侧相邻脉冲间隔,从而提取出PRI值,然后经过PRI类型检测按照不同类别对脉冲进行提取。仿真结果表明,依据TOA中点匹配法分选PRI周期性调制信号的平均准确率在95%以上,平均漏选率低于7%,并且具备一定的抗噪和抗脉冲丢失能力。     

基于改进扩展关联法的雷达辐射源信号分选算法

针对传统扩展关联分选法在分选时效率低、对复杂调制PRI信号分选性能差的问题,提出了一种基于扩展关联分选的改进算法。基于脉冲位置相关性建立对应三维向量矩阵,提高提取准PRI的准确性,同时提出"分步逐级"的策略,从而确保复杂调制PRI信号的分选性能。仿真结果表明该算法具有可行性,分选性能相较于传统基于PRI分选的方法有很大的提高。     

基于改进SDIF算法的雷达脉冲信号分选技术研究

基于电子对抗等非协作电子环境,针对抖动脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)信号,在SDIF的基础上提出了一种改进的算法。该方法主要从潜在PRI的估计和序列检索方法入手,提出了一种潜在PRI估计值的筛选方法和一种新的序列检索方法,有效提高了雷达脉冲信号的分选准确率,并降低了整个分选过程的计算量。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于合成特征参数和脉冲样本图的雷达信号分选

雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选.     

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。     

基于PRI的参差雷达脉冲列分选方法

针对参差雷达脉冲信号分选这一信号分选领域的难题,在分析扩展关联法基本原理的基础上,建立了以脉冲到达时间和脉冲列重复周期为变量的函数.通过检测函数峰值位置,提取出不同重复周期的脉冲列和各脉冲到达时间,利用脉冲到达时间进行脉冲抽取,实现了交迭脉冲列分选.仿真结果表明该算法对固定、参差重复周期脉冲列都有较好的分选效果.     

基于递归扩展直方图的辐射源时差分选方法

多站电子侦察系统中,脉冲信号到达两个接收站的时间差信息可以用于信号分选。针对高重频辐射源引起的虚假聚类和超低重频辐射源累积脉冲数少给时差分选带来的困难,提出一种基于递归扩展直方图的时差分选方法。该方法将时差数据转换成扩展直方图的结构,采用递归的方式序贯地对每个辐射源进行检测和分选,通过扩展运算,同步消除虚假聚类,逐步降低直方图噪声水平,提高了分选正确率。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种新的雷达辐射源分选算法

未知信号分选是当今信息战中一项重要技术.基于相像系数的分选可以根据信号重频的调制方式不同将信号进行分类,而PRI(pulse repeat interval)变换法作为一种经典的依据到达时间进行分选的算法具有其独特的优势,但这2种方法都有各自的缺陷.采用将相像系数和PRI变换相结合的算法,首先计算雷达脉冲信号的频谱与矩形信号和三角信号的相像系数,随后依据相像系数采用模糊C均值法对信号进行聚类,最后依据PRI对聚类后的信号进行分选.模拟仿真验证了方法的有效性.     

基于TOA差值矩阵的雷达脉冲序列PRI识别方法

针对雷达脉冲序列的主要特点,利用TOA(脉冲到达时间)差值矩阵探索PRI(脉冲重复间隔)的识别问题.设计了一种新方法,首先由TOA序列求出TOA差值矩阵,再求出TOA差值矩阵的逆矩阵,分析TOA差值矩阵逆矩阵的特殊结构,得到PRI的识别结果.通过研究重频固定、脉冲丢失和重频参差三种情况下的PRI识别问题,说明了该方法用于雷达脉冲序列PRI识别的可行性.     

MIMO雷达信号互相关分选算法

在对MIMO雷达信号进行研究分析的基础上,根据其信号特点,比较了基于PRI的传统信号分选的优缺点。针对传统分选方法易受噪声和脉间抖动影响的缺点,提出了一种基于互相关分析的MIMO雷达信号分选方法。对互相关输出信号的信噪比进行了理论推导,证明了该方法具有良好的抑制噪声的能力。通过仿真分析,验证了该方法与传统分选方法相比具有5个明显优点:抗噪声能力强,不受脉间抖动的影响,对截获信号的数目要求低,分选错误率低,工程实现简单。并且实验证明该方法不仅适用于MIMO雷达信号,同样适用于对其他雷达信号的分选。     

一种基于PRI变化规律的雷达辐射源识别方法

针对相控阵雷达中某些具有复杂PRI调制样式的工作模式难以准确识别的问题,提出一种通过提取PRI序列变化规律来进行辐射源识别的方法。该方法借鉴了脉冲样本图的模型以及生物信息学中基因序列比对的动态规划思想,较好地解决了某些复杂PRI调制样式不好描述,以及相控阵雷达中一个完整工作模式包含脉冲序列长度太短,以致很难通过统计的方法对其进行准确识别的问题。仿真结果表明该算法的有效性,而且在存在脉冲丢失和干扰脉冲的情况下具有稳健性。     

双星对地面未知辐射源直接定位方法研究

为解决卫星平台对地面辐射源无源定位需要参数测量导致的信号关联困难和信息损失问题,提出了一种针对未知辐射源的脉冲相参累积直接定位算法。该算法利用脉冲时差与相位差信息,通过最大似然估计原理构建代价函数实现定位。仿真分析表明,定位方法可有效应用于卫星平台,且在低信噪比条件下,可通过脉冲相参累积提升定位精度。     

对ELINT系统基于信号PRI参数分选的干扰技术

ELINT通过测量信号的PDW(脉冲描述字)来获取雷达情报,而PDW中最为重要的参数是脉冲到达时间(TOA),因此,研究对ELINT系统信号分选的干扰技术,就应当从影响分选的多维参数出发,重点研究脉冲重复周期PRI对分选效果的影响。通过分析PRI的不同工作模式特点,参考ELINT系统信号分选准则,设计相应的干扰信号以影响ELINT系统的参数测量和分选,进一步影响其对己方雷达技术体制的判断,并通过仿真验证了干扰效果。     

基于小样本脉冲序列匹配的重点雷达目标快速识别

针对雷达对抗侦察系统如何快速有效识别出重点雷达电子目标的问题,提出了利用雷达小样本脉冲序列模板从接收到的复杂混合脉冲序列中抽取重点雷达信号的思路,并实现了该算法,克服了目前雷达对抗侦察信号处理流程僵化、识别速度与识别正确率受信号分选算法限制的缺陷。在此基础上,提出了多目标并行理论分析与计算机仿真实验,进一步验证了该方法能够在密集雷达脉冲流中快速、准确识别出重点雷达电子目标。     

基于模糊聚类的雷达信号分选

为克服传统信号分选算法的局限性,采用了基于模糊聚类分析的雷达脉冲信号分选方法。首先介绍了模糊聚类的基本原理和具体步骤,利用熵权法对不同雷达信号特征参数增加了加权系数,其次建立了有效性评价模型来确定最佳聚类,并进行了信号分选仿真实验。利用该方法进行模糊聚类时无需设置阈值,仿真结果证明分选方法的正确性,验证了此方法的有效性和可行性。该方法能够处理多个雷达脉冲信号,是一种解决多脉冲信号分选问题的新途径。     

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.     

非线性分类结合平面变换的雷达信号分选方法

现有的对已知雷达分选方法存在识别速度慢、效率低,脉冲丢失敏感以及脉冲序列提取不完整等问题,为此提出了一种非线性分类器结合平面变换的雷达信号分选方法。该方法首先提取载频、脉宽、脉內调制等单脉冲分类特征,利用非线性分类器实现单脉冲识别,然后根据识别结果调取对应参数,通过平面变换完成对脉冲串的抽取。仿真实验表明,该方法具有速度快,准确率高,易于实现等优点。     

随机PRI雷达的多普勒频率特性及相参处理

针对随机PRI雷达目标回波信号的脉冲多普勒频率特性,首先对随机PRI雷达非均匀采样频谱的周期性进行了分析,然后重点推导了随机PRI雷达最大不模糊频率的数学表达式;并进一步就该多普勒频率特性对随机PRI雷达相参处理带来的影响进行了讨论;最后,针对随机PRI雷达的相参处理问题,提出了一种基于IAA算法的随机PRI雷达MTD处理方法,该方法具有无多普勒模糊、低副瓣泄漏的特点。仿真实验验证了关于随机PRI雷达多普勒频率特性分析的正确性和基于IAA算法的随机PRI雷达MTD处理方法的有效性。     

利用脉冲TDOA的雷达信号分选方法

针对传统雷达信号分选方法在复杂环境下分选雷达信号时对于信号形式的适应能力不强的缺点,提出一种对于雷达脉冲信号具有普适性的信号分选方法。该方法通过2个侦察站来侦察接收雷达信号,根据同一雷达辐射源的脉冲信号到达2个侦察接收站的时间差相同的原理进行信号分选。理论分析和计算机仿真表明该方法切实可行,能较好地解决复杂信号环境下雷达信号的分选难题。