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。     

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。     

基于直方图和脉冲关联的抖动信号分选算法

针对传统抖动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、分选精度低的问题,提出了一种基于直方图和脉冲关联的抖动信号分选算法。该算法首先通过直方图得到PRI(脉冲重复间隔)的统计值;然后利用累积判别判断是否进行下一级累积,对于不需要再进行累积的利用联通加权策略求得该PRI值;最后通过脉冲关联算法来抽取出该抖动信号的脉冲序列。仿真结果表明,利用该方法分选脉冲丢失2%、干扰脉冲占10%的抖动脉冲序列的平均准确率在90%左右,平均漏选率低于9.8%,并且具备较好的实时性。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

多站时差与多参数联合分选定位方法

多站电子侦察系统中,两个观测站接收到的脉冲信号到达时间差可以用于分选和定位。针对复杂信号脉间信息关联性弱,不能对脉冲数极少的信号进行分选的问题,提出一种多站时差与多参数联合分选定位新方法。该方法利用时差窗先验信息,将主站和所有副站脉冲同时进行多站时差和多参数联合预分选,并将预分选结果按位置进行融合,得到最终分选和定位结果,能对脉冲数极少的信号进行分选定位,甚至可实现单个脉冲的分选定位。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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。     

一种基于时差和多参数信息的加权联合分选算法

针对复杂环境信号分选,提出一种基于时差和多参数信息的加权联合分选算法。在主侦察设备序列中确认基准信号,通过基准信号与从侦察设备序列多参数匹配确定包含时差和多参数的基准向量,根据基准向量搜索主侦察设备中满足多参数信息加权的序列,逐一与从侦察设备序列满足基准向量的序列进行匹配,最后对匹配成功的序列进行分析得到雷达参数,实现信号分选。实验表明在信号丢失严重和存在干扰脉冲的情况下能够分选出雷达信号,提高雷达分选成功率,降低漏警率。     

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.     

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。     

双站协同侦察雷达信号分选新方法

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。     

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。     

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.     

频率捷变雷达信号相参特征的表述

频率捷变雷达信号分选是电子对抗领域信号处理与应用的难题,探索新的分选特征参数是实现对频率捷变雷达信号高效准确分选的手段之一。提出了一种基于Wigner-Ville分布(WVD)的频率捷变雷达信号相参特征的表述。介绍了典型频率捷变方式、频率捷变信号模型及WVD的离散过程,推导了频率捷变脉冲重构信号的WVD模型并进行仿真实验。实验结果表明,频率捷变雷达信号的WVD二维图可作为一种相参特征的表述,且该表述可为频率捷变雷达信号分选提供新思路。     

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。