星载稀布阵对小角度内辐射源的实时测向研究

星载侦察在现代战争中的作用日益显著,对相关技术的研究也成为热点。由于受到有效载荷的限制,星载接收阵列一般采取稀疏阵,因此分析稀疏阵对地面辐射源的测向性能具有重要的现实意义。分析了典型结构稀布阵对地面辐射源的测向性能及测向的实时性问题,所得结果表明5元稀布L阵能够实现对地面辐射源的实时高精度测向。     

反辐射无人机在电子战中的应用及其效能分析

简要讨论了反辐射无人机系统的组成和两种典型的反辐射无人机,指出了其在电子战中的应用。并针对某型反辐射无人机的系统能力,即命中概率和毁伤概率进行了理论分析和计算。     

一种贝叶斯聚焦宽带多波束超分辨测向算法

当同时到达多个信号时,宽带多波束系统无法正确测向,为了解决此问题,针对宽带光控阵列多波束系统,通过构造稳健的贝叶斯聚焦矩阵,提出了一种宽带多波束相干超分辨测向方法。首先将多波束输出变换到频域,然后利用贝叶斯聚焦矩阵将数据变换到聚焦频率上,最后利用窄带的超分辨算法进行估计。贝叶斯聚焦矩阵对方向预估计误差不敏感,聚焦误差小,具有较强的稳健性。算法能有效分辨同时到达多波束系统的多个相干信号,仿真实验验证了此算法的有效性和正确性。     

一种小样本数脉冲信号的样本子图分选算法

针对交错的雷达脉冲信号中,辐射源脉冲样本数较少而无法统计脉间参数规律实现脉冲提取的问题,提出了一种基于自提取样本子图的全脉冲匹配分选算法。该算法利用全脉冲移位匹配搜索自相关函数极大峰值,序贯提取辐射源时间维样本子图,同时筛选出匹配脉冲,无需对脉冲特征参数做统计分析,因此,可实现小样本数雷达信号的脉冲提取。仿真实验表明在有脉冲漏失的信号环境中,算法处理样本数充足情况下的脉冲信号与传统多参数统计方法性能相当,而且能提取出小样本数的脉冲信号。     

分数阶Fourier变换的多相码雷达信号分离算法

利用多相码雷达信号在某个分数阶域内呈现多个间隔相等的冲击这一特性,提出了一种基于分数阶Fourier变换的多相码雷达信号分离算法,首先将混合信号以特定的旋转角作分数阶Fourier变换,然后通过窄带通滤波器抽取多相码雷达信号,去除大量噪声和其他干扰信号,最后再经过分数阶Fourier反变换,恢复出时域的多相码雷达信号。理论分析和仿真实验表明,该算法计算量小,分离效果好,可实现较低信噪比下的多相码雷达信号分离。     

粗糙集和FSVM结合的雷达信号识别法

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,研究了一种混合算法,即应用粗糙集的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性及值和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;由于传统支持向量机在多分类问题时出现的不可分区域现象,使用了模糊支持向量机进行后面的分类建模和预测,使得训练时间大大缩短和分类性能显著提高。将这种混合方法应用到雷达信号识别中,仿真实验证明该方法是有效的。     

频域法在雷达信号PRI特征分析中的应用

由于雷达信号PRI参数是由其脉冲到达时间TOA导出的,所以分析PRI特性可以转化到对TOA的频域特性分析上去;频域法在对雷达信号PRI特征进行分析时不存在一般直方图法中的宽度设置等问题,再加上其自身的特点使得这种方法在理论分析和实际应用中均具有很大优势.最后通过仿真实例验证了此法的正确性和有效性,并对各种不同情况下的效果进行了分析.     

基于熵的直方图最优分组方法研究

最优分组是直方图法中的一个关键问题,对直方图法的有效性起着决定性的作用.在研究直方图法提取离散型雷达信号参数特征的基础上,根据信息熵的物理意义及其基本性质,提出一种基于熵的最优分组判定准则,并用仿真实验验证了该判定准则的有效性.     

不完备雷达信号信息系统的粒度-粗集处理法

在粒度和粒度计算的基础上,对不完备信息系统的属性重要度和相对于决策属性的重要度做了定义,并形成了基于粒度方法的不完备信息系统知识约简算法。通过对不完备雷达信息系统实例的分析处理,证明了这种方法的有效性和实用性,并为不完备系统的雷达信号处理提供了一个较好的处理工具。     

线性调频脉冲压缩雷达的匹配干扰研究

由于脉冲压缩雷达对目标回波具有很高的压缩比(增益),而对不匹配的干扰信号则压缩比很小.为了提高干扰的有效功率,提出一种与脉压雷达目标信号相仿的线性调频信号作为干扰信号(即匹配干扰),经过理论分析得到了匹配干扰信号在不同的对准频偏情况下,进入雷达的有效干扰功率.通过仿真,结果证实这种匹配干扰可很大程度地提高进入雷达的有效干扰功率,但有效干扰功率会随对准频偏的加大而减小.