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.     

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。     

基于相参特性的雷达信号分选中“增批”问题研究

一部雷达可以在不同时间段内大范围跨波段工作,基于现行信号分选方法,常出现"增批"问题。利用信号相参特性,基于雷达本振初相不变性原理,提出求和曲线斜率判别法,对同一辐射源和不同辐射源信号进行分选仿真,并进行了误差分析。仿真结果表明,方法能够解决信号分选过程中的"增批"问题,当信噪比高于5 dB,并且测频误差在小于200 kHz时,分选准确率可以达到98%以上。     

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。     

基于多域参数的频率捷变雷达信号分选新方法

针对频率捷变雷达信号分选准确率不高的问题,提出了一种新的频率捷变雷达信号分选算法。将频谱主峰图归一化中心矩和时频域能量分布归一化值构成相参特征向量,用SVM分类器实现自动分选。仿真结果表明,该方法在较低信噪比下仍能获得较为满意的分选准确率,当信噪比为5 d B时,信号分选准确率达到96.33%,验证了所提出方法的有效性。     

宽带雷达射频分时交替采样增益失配估计方法

针对分时交替采样在宽带条件下存在增益起伏的失配问题,提出了基于最小二乘曲线拟合的增益曲线估计算法。基于实际ADC器件增益起伏的情况,分析了通道增益失配对系统输出信号频谱的影响;根据宽带数字阵列雷达回波信号的特点,利用分段估计与最小二乘曲线拟合方法得到增益估计曲线,给出了算法的实现步骤。仿真实验结果表明该算法在宽带分时交替采样中的有效性。     

基于高阶累积量的二次雷达应答信号特征分析

二次监视雷达应答信号混扰将导致解码错误,在解码前需进行有效分离。信号的高阶累积量被广泛应用于盲分离算法,主要利用了信号的非高斯性。建立二次雷达应答信号模型,进而根据其零恒模特性分析高阶累积量特征,得到其三至五阶累积量近似为零,表明二次雷达应答信号具有高斯特征。对独立成分分析算法、投影算法等分选算法的性能进行了分析比较。仿真结果表明,基于高阶累积量的盲分离算法不适用于二次雷达应答信号分选。     

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。     

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EV模型的惯导平台误差分离方法

针对惯导平台误差分离过程中输入输出观测数据均含有噪声的问题,应用基于EV模型的总体最小二乘方法进行误差分离.给出了惯导平台的误差模型及误差观测方程,介绍了EV模型及总体最小二乘方法,分析了利用车载试验进行误差分离时平台的安装方式以及所需的外测信号等问题.应用最小二乘法和总体最小二乘法进行仿真对比研究.仿真结果表明,基于EV模型的总体最小二乘法对惯导平台的误差系数分离精度较最小二乘法要高.     

基于1.5维谱的船舶轴频电场信号实时检测

为有效地从海洋环境电场中检测出船舶轴频电场信号,在采用正态概率图法分析海洋环境电场高斯性的基础上,利用1.5维谱在抑制高斯噪声和加强谐波信号基频分量等方面的优势,提取特征频段(1～7Hz)范围内的1.5维谱的平均值为特征值,利用滑动检测方法对信号进行了实时检测,并通过实测数据对该检测算法进行验证。结果表明:该方法在信噪比较高和较低的情况下均能较好地实时检测到目标信号,并且在没有目标信号的情况下不会出现虚警。     

电子对抗系统中雷达情报综合技术研究

雷达情报综合是电子对抗系统数据处理中的重要环节,它可以有效地消除虚假和重复雷达。结合雷达信号出现的规律和雷达参数分布特点,讨论了雷达信号合批技术,给出了一种合批方法。该方法可以快速高效地对各类辐射源型号识别、定位的结果进行综合处理,实际应用结果表明该方法是有效的。     

基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术

近年来,扫描单发单收面阵近场成像技术在安检、医疗等民用领域中引起了广泛关注.然而,传统的距离徙动算法在对回波进行处理的过程中无法避免多步近似和插值操作,并且忽视了信号传播衰减带来的不利影响.因此,提出了一种基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术,该技术通过保留回波模型中的幅度衰减因子,并根据目标回波方程特性对...     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

多窗口谱图分析的低截获概率雷达信号识别

在当前复杂的战场环境中,低截获概率雷达信号因其具有大时宽带宽积、强干扰性能、高分辨率和低截获性特点得到了广泛应用,传统的雷达侦察手段很难对其进行有效识别.在低截获概率雷达典型调制分析的基础之上,研究基于人工智能的雷达信号分类识别方法.从低截获概率雷达信号时频特征入手,提出基于多窗口时频谱图分析方法.该算法采用Hermi...     

混沌信号脉冲同步技术在雷达中的应用

依据混沌系统的脉冲同步特性,结合数字信号处理技术,可以得到原发射信号的时间延迟信号与变时间尺度信号.据此提出脉冲同步技术在混沌雷达系统中的应用方案,给出连续混沌信号雷达的结构框架.仿真实例以Colpitts电路产生的混沌信号为雷达发射信号,验证了基于脉冲同步的混沌信号时延与变时间尺度技术应用于混沌雷达的可行性.混沌雷达系统中的信号处理部分以宽带互模糊函数为工具,根据宽带模糊函数的定义给出了混沌信号雷达信号处理部分的详细框图.     

给定降质约束下一类DCT域图像水印算法的拉伸系数估计

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段。与噪声污染类似,数字水印的嵌入必然会损失原作品的质量。数字图像的质量直接关系其商业价值,在给定降质约束下自适应地调节嵌入深度是符合产业化标准的数字水印关键技术之一。根据DCT交流系数的拉普拉斯分布模型,推导了DCT域典型水印算法中拉伸系数与信噪比和峰值信噪比之间的理论关系。依据该理论关系,得到了在给定降质约束下一类典型图像水印算法的拉伸系数估计方法,实验结果表明该估计方法具有较高的精度。     

相控阵雷达LPI搜索方法研究

相控阵雷达可通过合理配置工作参数优化其性能。针对相控阵雷达在搜索目标时易受敌方电子侦察设备威胁的现实,研究了在保持搜索能力的同时,通过合理配置参数降低截获概率的问题。分析了影响相控阵雷达搜索状态LPI(Low Probability of Intercept)性能的主要因素,建立了截获概率模型与搜索能力模型,给出了3种参数调整策略。仿真试验验证了模型的有效性,并比较了3种策略的优劣。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法

SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。