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.     

一种雷达类型识别方法

针对目前雷达辐射源识别中存在的,对于数据库中未存储的雷达类型识别能力较差的情况,提出了一个雷达辐射源识别系统,在系统中将雷达的识别分为已知雷达识别和未知雷达识别两个部分分别进行,并给出了系统各个组成部分的实现原理。试验证明,本系统对于未知的雷达类型有着较强的识别能力。     

一种新的雷达辐射源识别专家系统

基于专家知识的雷达辐射源识别系统是解决雷达辐射源识别的重要方式。针对特定的应用背景,提出了一种由知识库确定雷达辐射源相似工作模式比较序列后依据专家知识识别雷达工作模式的新的雷达辐射源识别专家系统,介绍了该雷达辐射源专家系统的组成和各部分的功能,给出了推理过程和确定置信度的知识的表示方法。     

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.     

基于TOA差值矩阵的雷达脉冲序列PRI识别方法

针对雷达脉冲序列的主要特点,利用TOA(脉冲到达时间)差值矩阵探索PRI(脉冲重复间隔)的识别问题.设计了一种新方法,首先由TOA序列求出TOA差值矩阵,再求出TOA差值矩阵的逆矩阵,分析TOA差值矩阵逆矩阵的特殊结构,得到PRI的识别结果.通过研究重频固定、脉冲丢失和重频参差三种情况下的PRI识别问题,说明了该方法用于雷达脉冲序列PRI识别的可行性.     

基于改进灰关联的雷达辐射源识别方法研究

针对灰关联法的局限性,提出了一种改进的灰关联分析法.该方法有效解决了灰关联法中的分辨系数、绝对差和权重的问题,提高了灰关联法的准确性.在此基础上,提出一种基于载频和改进灰关联法的新的雷达辐射源识别模型.经过仿真验证后,改进的灰关联法较传统的灰关联法更有效,建立的识别模型也能对雷达辐射源进行很好识别.     

一种多传感器雷达辐射源识别的组合方法

针对复杂电磁环境下多传感器获得的雷达辐射源信息具有不确定性的情况,提出了一种雷达辐射源识别的组合方法.首先利用灰色定权聚类法对大量的传感器数据进行处理,以简化雷达辐射源特征数据,在此基础上通过灰色关联分析法确定证据理论中的基本概率赋值函数,并应用修正的D-S证据理论实现多时刻条件下目标识别.通过仿真算例可知,该方法能够有效减小雷达辐射源所受的噪声干扰,具有一定的可行性.     

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。     

一种新的雷达辐射源分选算法

未知信号分选是当今信息战中一项重要技术.基于相像系数的分选可以根据信号重频的调制方式不同将信号进行分类,而PRI(pulse repeat interval)变换法作为一种经典的依据到达时间进行分选的算法具有其独特的优势,但这2种方法都有各自的缺陷.采用将相像系数和PRI变换相结合的算法,首先计算雷达脉冲信号的频谱与矩形信号和三角信号的相像系数,随后依据相像系数采用模糊C均值法对信号进行聚类,最后依据PRI对聚类后的信号进行分选.模拟仿真验证了方法的有效性.     

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。     

基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别

针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法.基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用...     

机载合作辐射源空间定位误差分析及对策

在一些空地结合的双基地雷达系统中,机载辐射源的空间定位误差对目标定位有着重要影响.针对机载辐射源定位误差的重要来源GPS定位误差和空中气流扰动,研究了一种数据处理方案,通过建立GPS定位误差模型,并结合不同载体运动模型,对误差进行卡尔曼滤波处理.该方案有效减小了机载辐射源的定位误差,对双基地雷达研究具有重要意义.     

基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。