基于脉内特征的雷达信号分选新方法

提出了一种基于脉内特征和基于核方法的模糊C-均值算法(KFCM)相结合的雷达信号分选方法.首先利用小波变换法提取雷达信号的脉内特征,然后基于KFCM对信号进行分选.计算机仿真表明,在满足一定信噪比的条件下,该方法可以准确地实现雷达信号的分选.     

全脉冲幅度信息的分析与特征提取

全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

多功能雷达建模中的雷达字提取技术研究

雷达字为有限数目脉冲的固定排列,能够反映多功能雷达的工作状态和威胁等级。针对漏脉冲和虚假脉冲所造成的雷达字不能正确提取的问题,提出了一种基于三级匹配的雷达字提取算法。该算法首先对分选后的辐射源脉冲列进行数据库级的匹配过滤,确定模板雷达范围,然后分别利用脉冲配对和序列相关技术进行精确识别。仿真实验表明,该方法不仅能提取多功能雷达辐射源的雷达字,而且对噪声环境具有较好的适应能力。     

时频域综合分析的雷达信号识别方法

针对现有雷达信号分选与识别方法对噪声敏感、适用信号类型有限等问题,提出一种综合应用STFT变换、Hough变换与相位检测的新方法,实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率识别与信号频率及频率调制率的估计。对接收到的信号首先通过短时傅里叶变换(STFT)提取时频信息,并利用霍夫(Hough)变换进行信号的粗分类,再通过相位检测实现信号细分类。仿真实验验证了该方法在低信噪比下依然保证了较高的识别准确率与参数估计准确率。     

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。     

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.     

单脉冲雷达四通道联合的高分辨测角新方法北大核心

常规单脉冲雷达具有方位、俯仰二维角度的测量能力,其角度分辨力取决于天线波束宽度,对主波束宽度内的双/多目标不具备分辨能力。为了提高传统单脉冲雷达测角分辨能力,提出一种新的单脉冲雷达系统结构,巧妙的提取和利用了雷达对角线差通道的接收信号;提出了一种四通道联合单脉冲测角新方法,一次脉冲测量即可同时获得主波束范围内2个目标的二维角度信息,显著提高单脉冲雷达的角度分辨能力。该算法简单便于工程实现,并且在不同信噪比和2目标回波功率比条件下都具有很好的稳定性。最后,通过仿真分析验证了方法的有效性。     

单脉冲雷达四通道联合的高分辨测角新方法

常规单脉冲雷达具有方位、俯仰二维角度的测量能力,其角度分辨力取决于天线波束宽度,对主波束宽度内的双/多目标不具备分辨能力。为了提高传统单脉冲雷达测角分辨能力,提出一种新的单脉冲雷达系统结构,巧妙的提取和利用了雷达对角线差通道的接收信号;提出了一种四通道联合单脉冲测角新方法,一次脉冲测量即可同时获得主波束范围内2个目标的二维角度信息,显著提高单脉冲雷达的角度分辨能力。该算法简单便于工程实现,并且在不同信噪比和2目标回波功率比条件下都具有很好的稳定性。最后,通过仿真分析验证了方法的有效性。     

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SPA和滑窗技术的重点雷达辐射源快速识别

在现代密集信号流中,快速识别出重点目标能为战场准备赢取宝贵的时间,并为战场提供决策依据。针对重点雷达辐射源的快速识别,提出了一种基于SPA和滑窗技术的重点雷达辐射源快速识别技术。该方法直接以经过简单预处理的全脉冲与重点雷达辐射源脉冲样本图匹配,无需传统方法的分选和特征提取过程,通过集对分析中的联系度判断脉冲对是否匹配,引入滑窗技术,缩短了处理时间。仿真表明,该方法识别准确率较高且识别速度快,具有较好的应用前景。     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

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。     

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。     

一种改进的电子情报分析模型

电子情报的分析处理,对提高电子对抗作战效能意义重大。综合运用聚类算法和分类算法构建了一种改进的电子情报分析模型。该模型首先通过基于粗糙集改进的k-means算法完成对记录数据库中雷达信号的聚类分选,选取聚类中心信号表征此类信号;再采用粗糙集提取有效的最优规则并用于聚类中心脉冲识别,从而分选出已知信号和未知信号;未知信号确定其特性后添加到已知威胁雷达数据库。通过仿真,验证了该模型的适用性和有效性。     

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。     

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。     

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.     

STFT数字信道化的雷达脉冲参数测量改进算法

数字信道化技术是现代雷达侦测系统的重要组成部分,短时傅里叶变换(STFT)算法是实现数字信道化常用的一种算法。该算法所构建的数字滤波器组具有滤波特性一致、运算量少的优点,通过测量滤波器组的输出可以确定输入脉冲信号的参数,然而该算法对于接收机截取的脉冲信号与实际脉冲信号不匹配所测量的参数误差较大。为改善参数测量精度,提出了一种基于STFT信道化的雷达脉冲参数测量的改进算法,该方法在信道化基础上引进Haar小波变换对脉冲到达时间精确提取,通过相关累加对脉冲信号幅度精确测量。通过仿真分析验证了算法的有效性。     

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。