基于时间融合的雷达辐射源自动识别方法

雷达辐射源识别是雷达对抗信号处理中关键环节,也是电子目标识别的重要前提.介绍了Dempster组合规则和加权M-距离法、灰关联分析法等时间融合的雷达辐射源自动识别方法,提出了基于证据理论的单传感器时间融合算法,研究了单传感器在不同时间测量周期的证据综合过程,并给出仿真试验结果.随着噪声的增大,传感器单次时间融合的正确识别率下降很快,而采用基于D-S证据理论的单传感器时间融合方法却有较高的正确识别率,该算法大大降低了错误识别率.因此提出的算法是可行的.     

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。     

发射波束置零综合方法性能比较分析

针对满阵和部分阵控制这2类情况,对发射阵列的幅相加权综合、唯相位加权综合和唯幅度加权综合3种波束置零综合方法进行了算法研究和仿真分析;从置零的精度、深度和对副瓣的扰动等多个方面,对发射波束各种置零综合方法的性能进行了分析比较,总结得出了它们各自的特点和适用场合,并指出了它们的现实应用意义。     

一种基于模糊熵的特征选择算法

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。     

巡航导弹的优缺点分析及光电对抗方法研究

受到科学技术发展的推动和战争形态变迁的牵引,20世纪90年代以后,巡航导弹再度登上高技术局部战争的舞台,充分展示了强大的低空突防和远距离精确打击能力,实战中发挥了巨大作用。巡航导弹的使用对战场重要目标构成了巨大威胁,并改变了作战样式,成为空中打击的主战力量。介绍了巡航导弹的强点与弱点,并提出了光电对抗的方法。     

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。     

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。     

相位差变化率的快速高精度测量及精度分析

由于阵元间相位差变化率这一观测量与通道不一致性关系不大,信号到达两阵元间的相位差变化率常用于无源定位测量中。提出了一种新的快速高精度的相位差变化率测量方法,利用分时间片思想,首先通过对无模糊相位差进行一次相位平移,得到各个时间片含模糊的相位差值;然后对得到的各个时间片的含模糊相位差进行一次相位平移,得到各时间片间相对无模糊的相位差;最后对相对无模糊相位差采用最小二乘算法求得相位差变化率。理论分析和仿真实验表明,本算法可以很好地解决测量中由于相位模糊造成的相位差抖动问题,能够在短时间内得到高精度相位差变化率信息,可以满足定位要求。