对ELINT系统基于信号PRI参数分选的干扰技术

ELINT通过测量信号的PDW(脉冲描述字)来获取雷达情报,而PDW中最为重要的参数是脉冲到达时间(TOA),因此,研究对ELINT系统信号分选的干扰技术,就应当从影响分选的多维参数出发,重点研究脉冲重复周期PRI对分选效果的影响。通过分析PRI的不同工作模式特点,参考ELINT系统信号分选准则,设计相应的干扰信号以影响ELINT系统的参数测量和分选,进一步影响其对己方雷达技术体制的判断,并通过仿真验证了干扰效果。     

基于单快拍数据的嵌套阵列DOA估计算法

针对嵌套阵列DOA估计实时性不好的问题,提出了一种基于单快拍数据的估计算法。该算法将嵌套阵分为阵元间距等于信号半波长和阵元间距大于信号半波长的两个均匀子阵。利用两子阵接收的单快拍数据分别构造Toeplitz矩阵,然后进行特征值分解结合MUSIC算法得到低精度无模糊的DOA估计和高精度有模糊的DOA估计,最后结合解模糊算法得到高精度无模糊DOA估计。在阵列孔径相同的条件下,相比于阵元间距等于信号半波长的均匀线阵,算法需要的阵元个数较少,节约了硬件成本。该算法具有较好的实时性,并且拥有较高的测向精度。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于卷积神经网络的多功能雷达行为辨识研究

针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,提出了一种基于卷积神经网络的雷达行为辨识方法.建立多功能雷达行为辨识模型,对数据进行预处理,构建多功能雷达信号样本集.通过变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的信号加参数数组样本.并针对处理后的雷达行为数据集的特点设计卷积神经网络进行训练与测试.仿真实验结果表明,训练完成的网络模型对于加入参数的样本训练效果更好,对多功能雷达行为有较好的识别效果.