基于熵最优分组的雷达信号参数特征提取算法

雷达信号参数特征提取是电子情报侦察系统中的一个关键步骤,常采用直方图法.但直方图法中有一个关键且较难解决的问题:最优分组问题,且该问题对直方图法的有效性有着决定性的作用.根据信息熵的物理意义及其基本性质,提出一种基于熵最优分组判定准则的直方图算法,对雷达信号参数特征进行提取.并由仿真实验验证了该方法提取雷达信号参数特征的有效性.     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

基于贴近度的雷达信号个体识别方法

雷达信号个体识别是雷达信号识别领域的研究热点,雷达"指纹"特征参数的选取、雷达"指纹"特征参数的高精度测量以及雷达信号个体识别算法是雷达信号个体识别的3个关键技术.提出了将贴近度运用于雷达信号个体识别中,采用了基于阀值原则与贴近度原则相结合的识别手段,给出了个体识别流程和个体数据库中特征参数权重更新手段.理论分析与计算机仿真表明,该方法是切实有效的.     

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。     

基于信号聚集度的相控阵雷达识别技术

基于相控阵雷达与机械扫描雷达扫描方式的差异,分析了相控阵雷达波束的扫描特点,根据该特点提出了信号聚集度的概念,并以此为信号特征对相控阵雷达体制进行识别。仿真实验以机械扫描雷达、一维相控阵雷达及二维相控阵雷达信号序列为识别对象,并考虑ESM截获信号序列的不完整性,对具有不同丢失率的雷达信号序列进行识别,结果表明:在信号序列丢失率达30%时,该方法仍能有效地对相控阵雷达体制进行识别。     

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...     

基于微多普勒特征的欺骗干扰识别

为了提高雷达的抗干扰能力,提出了一种基于微多普勒特征的欺骗干扰识别方法,为雷达选择抗干扰措施提供了先验知识。首先建立了目标回波和干扰信号的数学模型,分析了二者微多普勒频率的差异。其次利用Viterbi算法和FFT谱分析对信号的特征参数进行了提取。最后,定义了识别目标和干扰的特征因子,并根据特征因子设定阈值对目标回波和欺骗干扰进行识别。仿真结果验证了算法的正确性和稳定性,与理论分析一致,表明该方法能够在较低的信噪比环境下对欺骗干扰进行检测识别。     

基于多分辨率分析的雷达辐射源融合识别算法

结合信号融合识别的应用需求与多分辨率分析的特点,提出了一种基于多分辨率分析的雷达信号融合识别算法。该算法对获取的信号先进行小波变换后直接对信号进行融合识别。仿真实验表明:该方法在减少数据量的同时能够降低信息的损失,提高信息利用率,较好地保证信息的完整性,可有效提高信号识别性能。     

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。     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

多尺度PCA-HOG遥感异源图像匹配算法

针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源...     

改进型PASTd双基地MIMO雷达相干目标角度跟踪算法

针对双基地MIMO雷达相干目标运动时角度跟踪问题,提出了一种基于数据平滑的快速跟踪算法。首先借鉴空间平滑的思想,采用数据平滑重构得到满秩的数据,去除相干信号造成的影响。对PASTd算法进行改进,提出适合平滑后数据的PASTd算法,通过改进的PASTd算法,能够更快地得到目标特征向量,并对其进行正交化得到信号子空间,最后结合ESPRIT算法得到收发角度,并实现自动配对,完成运动目标的角度跟踪。仿真结果验证算法的有效性。     

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。     

FUZZY ALGORITHM FOR RADAR SIGNAL PROCESSING

ＦＵＺＺＹＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＲＡＤＡＲＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＺｈｕａｎｇＺｈａｏｗｅｎ;ＧｕｏＧｕｉｒｏｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ,ＮＵＤＴ,Ｃｈａｎｇｓｈａ,４１００７３）Ａｂｓｔｒａｃ...     

雷达情报特征的Bayes识别方法

根据雷达情报目标判性应用背景,对Bayes方法在该领域的应用进行了研究,初步建立了基于雷达情报特征的统计模型,并在算法的收敛速度和稳健性等方面与D-S证据理论进行了比较。仿真结果表明,Bayes方法对先验信息的精确程度要求并不十分严格,能较好地解决雷达情报综合问题。     

超宽带雷达回波的双谱分析方法

谱分析是雷达信号处理的重要组成部分,对目标分类、特征检测均有重要意义。高阶谱所具有的特殊性质,有助于人们从新的角度对雷达回波进行分析。本文提出了一种双谱分析双（Ｑ,Ｋ）方法。仿真结果表明,本文提出的方法与其它的双谱估计算法相比估计精度更高。最后给出了应用实例