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.     

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。     

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。     

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。     

独立分量分析在雷达盲信号处理上的应用

独立分量分析(ICA)是近年来发展起来的一种有效的雷达盲信源分离方法。目前新体制雷达的大量涌现,运用原有的雷达分选方法是无法分选的,这已经无法适应现代复杂的电磁环境。在深入分析FastICA算法的基础上,将其应用于连续波雷达信号分选中。计算机仿真表明,这种算法应用于连续波雷达盲信号分选时,不仅提高了信号的分选速度和信号分离的准确率,而且可以有效地提高信号分选的效能,也为盲信号处理提供了一种新的思路。     

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。     

一种基于数据场聚类的雷达信号分选算法

针对传统聚类算法在雷达信号分选中存在的一些问题,提出了一种基于数据场聚类的信号分选算法。首先所有数据样本经过归一化计算,根据数据场理论计算样本的势值,通过寻找极大值点及其个数确定初始聚类中心和聚类数目,之后重新计算聚类中心。通过对频率捷变雷达的实验仿真,验证了算法的有效性。     

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。     

基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析

针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性.首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果.仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法.     

对RWR/ESM系统中象限判别概率的研究

随着现代战场电磁环境日趋复杂,辐射源不断增多,脉冲丢失成为机载RWR/ESM系统的一个严重问题。在机载RWR/ESM系统各射频前端通道发生脉冲交叠的基础上,分析了机载RWR/ESM系统测向环节在象限判别过程中的脉冲丢失概率,推导出脉冲象限判别概率的工程估算公式。最后通过仿真验证了机载RWR/ESM系统象限判别过程中,脉冲的象限鉴别正确概率与其输入脉冲密度之间的关系。     

集成电路方波脉冲注入损伤效应实验研究

为了得到各损伤参数随脉宽的变化规律,寻找建立评价复杂EMP波形对集成电路损伤模型的依据,对2种典型的集成电路器件进行了方波脉冲注入损伤实验。结果表明:RAM6264损伤电压、电流及功率均随脉宽增大而减小,损伤能量处于某一小范围之内,可能属于能量损伤型器件;BG305损伤电压、功率随脉宽增大而减小,损伤能量随脉宽增大而增大,损伤电流处于某一个小范围之内,可能属于电流损伤型器件。     

基于ANN技术的射击效率评定

将BP、RB、GRNN等人工神经网络引入火炮射击效率评定,其运算先确定相关参数、再根据毁伤概率产生输出数据、最后对数据进行检验,对训练好的网络进行仿真,并将计算与网络仿真的结果进行对比.结果表明,训练好的神经网络可较精确逼近解析解的结果,在计算量大的情况下该方法较解析计算更具优势.     

信息几何在脉冲多普勒雷达目标检测中的应用

信息几何是以微分几何为基础发展起来的一个新兴学科方向,研究流形和度量空间上的统计问题,它提供了解决雷达信号处理和数据处理问题的一种新思路.雷达回波通常表示为复多元高斯分布,基于复多元高斯分布流形上的黎曼几何结构,提出了一种CFAR检测器结构,并分析了高斯杂波环境下的虚警概率和检测概率.仿真实验表明,在短脉冲序列条件下,...     

灰色可靠性设计模型及其在机械工程应用

将灰色系统推广到概率统计理论 ,阐述了灰色概率公理化体系 ,研究了灰色概率密度函数与灰色可靠度计算方法 ,建立了应力—强度干涉灰色可靠度计算模型及其白化求解方法 ,编制了matlab5 3语言程序。给出了工程应用实例 ,并对结果与常规可靠性设计进行了对比分析 ,显示了本模型的正确性与可行性。它可用于设计参数变动对可靠度的灵敏度分析及其稳健性可靠性设计 ,有效地控制设计参数     

新型伪噪声雷达波形研究

研究一种新型伪噪声雷达信号波形,该波形采用了多个脉冲组,每组脉冲中调相的伪码相同,相邻组内的脉冲调相所用的伪码捷变,同时每个脉组内的各脉冲频率捷变。理论推导和仿真分析了这种雷达信号波形的模糊函数,仿真结果表明这种信号具备良好的距离和速度分辨力及低截获概率,能测高速和远距离目标,工程上也易于产生和处理,具备良好的应用前景。     

雷达定时脉冲近距离传输的分析与电路设计

通过分析比较多种时间同步技术,对与雷达距离上百米的系统,采用有线传输雷达定时脉冲信号的方式来实现快速的时间同步。针对雷达脉冲信号边沿跳变迅速,在传输过程中存在延时、反射和畸变等问题,借助Cadence仿真软件对信号传输过程进行了仿真分析,设计了合理的传输电路。实验证明本方案结构简单,抗干扰能力强,同步时间可以达到亚微秒级,在雷达信号检测模拟器、雷达诱饵和雷达组网中都有着重要应用。