基于序列样本的威胁雷达信号识别方法

针对传统信号识别速度慢和对无法识别持续时间短的威胁雷达信号等问题,研究了信号序列样本构建方法和变步长匹配方法,提出了一种基于序列样本的威胁雷达信号识别方法。该方法根据先验知识构建雷达信号序列样本,采用变步长匹配法对脉冲流进行匹配识别,并对持续时间较短的雷达信号进行处理。仿真实验验证了基于样本序列的威胁雷达信号识别方法的有效性和可靠性,实验表明该方法对复杂环境和复杂体制雷达信号的适应能力强,正确匹配率高。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

雷达目标全极化一维距离像的瞬时测量方法

雷达目标宽带全极化测量在雷达成像、目标识别等领域有着重要应用,为此,基于正交频率分集思想,设计了一种用于宽带全极化瞬时测量的矢量信号波形;给出发射信号模型和回波信号模型,利用该波形的单个脉冲回波,可以获取测量带宽内多频点全极化数据,再经逆离散傅立叶变换后可以得到目标的全极化一维距离像;最后,用仿真数据和实测数据进行仿真实验,验证了该方法的有效性.     

一种雷达辐射源时域相参识别的新方法

提出了一种雷达辐射源时域相参识别的新方法,通过判断鉴相脉冲幅度的变化来识别信号的相参性。对时域识别法的原理进行了分析,给出了时域识别法的数学推导和具体的识别步骤,并通过仿真实验对推导结果进行了验证。此外,讨论了信噪比对时域识别法的影响,并给出时域识别法的适用条件。仿真结果表明,该方法在较低信噪比情况下可以实现对信号相参性的识别,具有较强的理论价值。     

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.     

双面型PSD的短脉冲激光照射位置测量

为了实现双面型位置敏感探测器(Position Sensitive Detector,PSD)对短脉冲激光光斑的准确测量,根据PSD响应原理——Lucovsky方程,得出双面型PSD在短脉冲光照下传统计算量和实际照射位置的换算关系式。结合短脉冲信号变化快、响应线性度低等特点,提出了一种基于双面型PSD的短脉冲激光照射位置计算方法,并分析了该方法的使用条件。通过实验对该方法进行了验证,给出了实验数据拟合曲线和理想曲线的对比,结果表明:该计算方法具有较高的测量精度。     

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。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

一种大功率晶闸管触发电路设计

根据晶闸管门极特性曲线和开关装置主回路特性,计算出触发脉冲幅值、频率、上升时间等关键参数;设计隔离驱动电路,对脉冲结束时变压器初、次级电路进行分析,给出了初、次级等效电路模型和触发电路参数的选取公式。实验验证表明:利用该触发电路可对脉冲功率开关在-40℃~100℃的宽温度范围内实现可靠触发,得到脉宽为30μs、脉冲前沿小于3μs、顶降小于3%的脉冲波形,该实验结果和理论分析基本一致。     

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。     

基于全脉冲分段转发的LFM雷达干扰方法

线性调频(LFM)脉冲雷达输出信号时延敏感于输入信号频率,基于此,文中提出了一种基于雷达全脉冲信号分段转发的干扰方法,通过对雷达完整脉冲信号的合理分段并排序转发,在LFM脉冲压缩雷达匹配滤波处理后形成多假目标干扰。利用群延迟原理揭示了脉冲分段转发干扰机理;根据干扰信号频谱和匹配滤波原理,推导了多假目标输出形式;给出了假目标幅度不低于真目标时脉冲分段数计算公式及假目标数目最多时对应的转发次序要求;仿真实验验证了理论分析的正确性。     

基于卷积神经网络的雷达辐射源识别

随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求。针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训练一维卷积神经网络来学习雷达辐射源信号的有效特征并进行识别。最后在不同信噪比条件下进行了识别仿真实验,得到了较好的识别正确率,证明了该方法的有效性和可行性。     

数字脉冲压缩在某型机载火控雷达中的应用

某型引进机载火控雷达为提高地图测绘的距离分辨力,采用了13位巴克码数字脉冲压缩技术.首先对这种技术在该火控雷达中实现的具体方法进行了分析,阐述了13位巴克码信号产生的过程;其次对数字式全距离脉冲压缩进行了深入研究,提出了多普勒频率补偿、信号采样叠加以及相位编码信号脉冲压缩的数学算法;最后结合飞行检验,给出了一个实际应用的例子,验证了采用这种方法,能够有效地提高地图测绘的距离分辨力.     

雷达侦察中移动通信干扰的极化抑制

雷达侦察设备通常采用闭锁措施消除移动通信频段的同频干扰,严重降低了脉冲截获概率,且极易被敌方雷达利用。针对此问题,提出一种基于极化滤波的移动通信信号抑制方法,该方法依据移动通信信号与雷达信号极化差,设置合理的极化滤波矢量,在极化域滤除移动通信信号,提高了移动通信频段的脉冲截获概率。给出了极化滤波侦察接受机的设计方案。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

基于倒谱分析的低信噪比瞬态声信号检测方法

低信噪比条件下,瞬态信号能量被噪声信号能量淹没,造成传统信号检测器性能下降甚至失效。为了解决该问题,首先根据信号能量在倒谱域的衰减特点,提出了一种低信噪比条件下的瞬态声信号检测新方法;然后,分别对接收信号进行倒谱计算,将倒谱序列用EMD分解为IMF,第一阶分量中幅值最大的脉冲尖峰即对应瞬态信号到达时刻;最后,选用美国海军水下战中心给出的典型瞬态信号模型进行理论推导,并通过数值仿真及系泊实验进行了效果验证。实验结果表明,与传统瞬态信号检测方法相比,倒谱域检测方法在低信噪比条件下能取得良好的检测效果。     

一种带过流保护的MOSFET管驱动电路

提出了适合MOSFET管的一种驱动与保护电路,电路利用高频磁隔离耦合技术,驱动信号响应快,且具有过流保护功能.对该电路进行了详细分析,给出了参数设计原则,并通过MATLAB仿真和实验测试,证明了其正确性和可行性.     

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。     

一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法

现有的雷达辐射源识别方法无法有效地在密集的信号环境中对复杂体制雷达进行快速准确的识别.因此,研究了一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法,给出了其并行处理的结构和具体实现算法.在不同密度的信号环境中该方法能够有效地识别出雷达辐射源并且具有较小的运算复杂度.利用计算机对该方法进行了仿真实现,结果表明在密集信号环境中该方法仍然能够快速有效地识别出雷达辐射源.     

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。     

不确定推理在雷达识别中的应用

通过对雷达的识别,既然可以及时识别对我方威胁较大的目标以便采取相应措施,同时雷达识别的结果也可进一步作为目标识别的知识源,用于对目标身份的识别,以满足辅助决策的需要.提出了不确定推理在雷达识别中的详细方法,给出了在选择载频、脉冲重复频率和脉冲宽度三个特征参数构成雷达特征向量情况下的识别结果.该方法具有较高的应用价值.