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。     

机动目标跟踪误差CRLB计算与分析

克拉美-罗下限(CRLB)作为参数估计所能达到的最低误差限,常被用来衡量算法估计性能的优劣程度。以转弯机动为例,研究了有源(主动)和无源(被动)两种观测条件下目标跟踪CRLB计算的一般方法,并通过矩阵理论分析了目标机动可能引起的CRLB突变的原因,为机动目标跟踪的算法性能评估提供了有效手段。最后给出了仿真算例。     

基于相参特性的雷达信号分选中“增批”问题研究

一部雷达可以在不同时间段内大范围跨波段工作,基于现行信号分选方法,常出现"增批"问题。利用信号相参特性,基于雷达本振初相不变性原理,提出求和曲线斜率判别法,对同一辐射源和不同辐射源信号进行分选仿真,并进行了误差分析。仿真结果表明,方法能够解决信号分选过程中的"增批"问题,当信噪比高于5 dB,并且测频误差在小于200 kHz时,分选准确率可以达到98%以上。     

一种BPSK相参脉冲信号多普勒频率变化率测量方法

BPSK信号广泛应用于新体制雷达中,测量BPSK信号中包含的多普勒频率变化率信息是单站无源定位与跟踪的关键技术.通过对BPSK信号平方消除了相位调制对参数估计的影响,并利用离散傅立叶变换进行脉冲间相参积累,算法具有计算量小、多普勒频率变化率估计精度高的优点.计算机仿真结果表明参数估计的精度能达到单站无源定位与跟踪系统的精度要求.     

一种对间歇采样转发干扰的识别新方法

间歇采样转发干扰是一种针对相干雷达的有效干扰样式,该类干扰的抑制技术研究需求迫切,而干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于关联维数的干扰识别方法。通过对3类间歇采样转发干扰信号进行傅里叶变换,挖掘信号频谱上的差异,提取频域关联维数作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别,为后续雷达系统采取针对性抗干扰措施提供重要的决策信息。仿真结果证明该方法具有较高的识别率。     

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。     

基于极坐标的稳定UKF单站无源目标跟踪算法研究

单站无源目标跟踪系统中存在着可观测性弱、初始误差大的问题,目标跟踪算法的稳定性和快速收敛性显得尤为重要.结合利用空频域信息的单站无源目标跟踪系统的特点,提出了一种稳定的改进UKF算法,采用一组新的状态变量替代了原有状态变量,选取径向速度作为系统状态量,并将其初始估计误差控制在一定范围内,明显改善了目标跟踪算法的稳定性和收敛性.增加二次采样过程,取代了传统UKF算法的状态变量扩展,降低了算法的计算量,实现更容易.与现有的单站元源目标跟踪算法(如EKF、UKF)相比,算法具有稳定性好、收敛速度快、跟踪误差小的特点,是一种稳定的单站无源目标跟踪算法.数值仿真结果表明了算法的正确性和有效性.     

基于频谱分析的雷达信号分选新方法

相参性是现代雷达的普遍性质,利用雷达脉冲之间的相参性,提取相参特征参数,并运用于雷达信号分选,对降低当前信号分选中存在的“漏批”率具有重要的意义。本文在基于频谱分析的相参特征模型基础上,研究了基于最小二乘模板匹配误差的相参特征,并提出了具体应用中的改进措施。仿真结果表明,利用频谱主峰图像最小二乘模板匹配误差这一相参特征参数进行信号分选,可以有效地减少“漏批”率。