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.     

智能化雷达辐射源识别方法研究

针对现在普遍采用数据库比对进行雷达辐射源识别的不足,深入研究了基于模糊推理的雷达辐射源识别方法.首先,设计了系统特征参数的属性函数;其次,确定了推理规则、推理算法,以及系统输出结果的解模糊算法.最后,进行了仿真验证,结果表明该方法具有较高的识别正确率.     

一种基于支持向量机的无源雷达目标识别方法

针对传统的无源雷达目标识别系统存在的不足,提出了一种新的基于模式识别的目标识别方法。在提取雷达辐射源信号熵特征的基础上,设计支持向量机(SVM)分类器完成目标的分类识别。理论分析和实验结果表明,提出的方法在较大信噪比范围内均能获得比较满意的识别率及识别效率,优于传统的基于常规特征参数的识别方法。     

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。     

基于模糊推理的雷达辐射源识别方法

辐射源数据往往不完整或不确定,因此应用模糊推理实现了辐射源和目标平台的识别.将辐射源特征转换为由模糊集及隶属度函数表征的参数,再通过与数据库中的辐射源数据进行模糊匹配来判断辐射源的类型,实现了雷达辐射源的被动识别方法.进一步通过识别出目标平台上所装备的雷达辐射源的参数值,利用模糊推理,推断出目标平台的类型.试验结果表明:模糊推理的算法是切实可行的,在对模拟数据加入的噪声不超过一定限制的情况下,对于数据库已有的目标能够达到较高的目标识别率.     

雷达辐射源识别技术面临的主要挑战及对策

信息化战场上,复杂电磁环境严重制约雷达辐射源识别过程。通过梳理雷达辐射源识别技术发展阶段及各阶段主要识别方法,深入分析了现阶段雷达辐射源识别技术面临的主要挑战,并提出应对策略,为创新雷达辐射源识别方法提供借鉴。研究表明,针对未来战场雷达识别面临的主要挑战,平时做好预判,熟谋对策,将极大地有利于战时进行雷达辐射源识别,进而促进整个电子对抗行动作战效能的发挥。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

基于区间灰关联的雷达辐射源识别新方法

在现代密集信号环境中,接收机测得的和辐射源数据库中的雷达特征参数具有不确定性,一般用区间值表示.针对区间类型的特征参数的雷达辐射源识别,提出了一种新的基于区间灰关联度的雷达辐射源融合识别方法.该方法首先运用区间灰关联度得到基本概率赋值,然后运用证据组合与决策实现目标识别.仿真结果表明,这种识别方法是有效的.     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

基于联合隶属度的雷达辐射源识别

雷达辐射源识别是电子战支援系统(Electronic Support Measures,ESM)的重要功能之一,然而随着雷达技术的发展和军事对抗的加剧,雷达的工作参数复杂多变而且反侦察能力不断提高,使得现有的识别方法已不能满足战术需求。根据实际军事需求,建立了相应的识别模型,并通过引入先验知识和细化后的分类准则,提出了一种新的基于联合隶属度的识别方法。仿真实验表明,该方法具有良好的适用性和识别准确率。     

基于深度卷积网络的雷达辐射源信号识别

针对当前复杂电磁环境下雷达辐射源信号(radar emitter signal,RES)识别效率不够的问题,提出一种基于深度卷积网络和时频二维特征结构的雷达辐射源信号识别方法。结合雷达辐射源信号时频二维特征结构特性,构造基于深度卷积网络的RES识别分类模型,通过设计样本集训练分类模型,利用类别信息实现网络参数精调。仿真结果验证了模型的可行性和有效性,实现了低信噪比下RES时频二维特征的结构学习和准确识别。     

一种基于隐马尔科夫模型的雷达辐射源识别算法

针对现代雷达采用复杂的PRI样式不能对其进行准确识别的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型的复杂体制雷达辐射源识别算法。该算法将具有复杂PRI样式辐射源识别问题转化为对具有分类特征的码序列的识别问题,通过运用符号动力学中符号时间序列分析(symbolic time series analysis)理论,将上述码序列识别问题建模为隐马尔科夫模型予以解决,实现了对具有PRI抖动、伪随机编码等复杂PRI调制样式雷达辐射源的准确识别。仿真结果证明算法在PRI值有部分重叠的情况下仍具有很好的识别能力。     

基于属性测度理论的辐射源识别

针对复杂电磁环境下辐射源识别困难的问题,提出了基于属性测度理论的辐射源识别方法。介绍了属性测度理论的相关知识,详细分析了属性识别模型,列出了基于属性测度的辐射源识别算法并给出了识别模型。最后通过仿真实验验证了此算法能有效处理辐射源信号参数的不确定性和模糊性,辐射源识别率优于经典的模板匹配法识别率。     

一种基于VPRSM的辐射源模糊识别方法

为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的雷达辐射源信号识别算法

针对目前基于模糊函数提取的几何学特征,在低信噪比时表征能力弱,导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的识别方法.选取合适的EEMD参数,对时域信号进行降噪,提取模糊函数矩阵奇异值向量,求解其交叉熵作为特征,实现雷达辐射源信号识别.仿真实验表明,信噪比大于-5 dB时,所提方法对于BPS...     

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。     

通信辐射源个体识别的自编码器构造方法

自编码器算法具有不依赖有标签样本进行有效特征学习的特点,适合应用于电子对抗中通信辐射源个体识别任务,但其主要局限在于其性能取决于结构参数的设计。为提高通信辐射源个体识别任务中自编码器性能,提出了一种通信辐射源个体识别的自编码器构造方法。提取通信辐射源信号的高阶积累量,根据调制信息估计自编码器结构参数,最后由验证实验筛选性能满足阈值的结构参数,存入参数信息库。验证实验中,在实际采集的调频通信电台数据集上最高达86.8%的准确率,证明了所构造自编码器的有效性。     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

基于密母算法的雷达一维距离像C-SVM识别方法

为提高反舰导弹的目标识别能力,采用高分辨率雷达一维距离像为识别特征向量,利用改进的密母算法优化的C-SVM模型,研究了反舰导弹对真假目标的分类识别方法并进行了实验,实验结果表明:经过参数优化设置后的C-SVM大幅提升了反舰导弹末制导雷达对目标类型的识别正确率,搜索时间虽有所增加,仍然远小于GS。