基于附加频移跳频的方案设计及其性能分析

为了提高跳频系统的抗预测性能,增大抗跟踪干扰能力,提出了基于附加频移的跳频通信。在给定跳频带宽内,该方案通过双序列的控制输出射频频率来提高其跳变复杂度,从而增大敌方对于跳频序列的正确建模和预测难度。基于混沌特性的分析方法,对采用L-G非连续抽头模型和Logistic-Kent级联映射构造的合成跳频序列的复杂度进行了计算,与相同模型下构造的常规跳频序列相比,基于附加频移的跳频通信均具有更大的复杂度。     

双极化天线的通信信号检测方法

在详细分析与探讨信号防御性能的基础上,对利用边界扫描的大区域通信信号电路体系进行了探讨,提出以TD-SCDMA网络为基础的双极化天线通信信号检测系统。通信信号检测过程中,用嵌入式处理器LPC2148结合四阶累积量的切片检测出TD-SCDMA信号,并通过估计获得TD-SCDMA信号的采样率,经过二次谱算法的运算,获得谱峰间的距离来估计出OVSE码的周期参数。以标准验证芯片为中心,针对相同类型的混合信号电路组建验证电路,最终完成对验证模块DOT4MBST及验证电路的检测验证。测试结果表明,提出的双极化天线的通信信号检测系统能够在错综复杂环境中,对通信信号进行精确的采集,且鲁棒性强。     

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。     

机载PD雷达宽带线性调频信号运动补偿

采用宽带线性调频信号能够显著地提高雷达的距离分辨率和抗干扰能力,然而雷达与目标间的相对运动损耗了部分目标回波相参积累能量,影响目标频率向和距离向分辨力。针对以上问题,提出了一种基于改进匹配滤波函数的运动补偿方法,补偿信号回波中的相位误差,实现宽带线性调频信号目标运动运动补偿。实验与仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于随机共振的多频率微弱信号并行检测

强噪声背景下的微弱信号检测是当前信号处理领域的研究热点。基于非线性理论的随机共振能够利用噪声,将噪声的一部分能量转移给信号,从而获得更高的输出信噪比。针对传统随机共振检测算法应用环境受限且无法实现多频率并行检测的现状,文章面向实际超短波环境,在参数补偿法的基础上,重新设计采样频率和补偿系数,提出了新的检测算法,实现了多频率微弱信号的并行检测。     

基于OFDM的宽带混沌干扰信号产生技术

根据OFDM调制特点,并结合混沌序列伪随机以及初值敏感特性,提出了一种基于OFDM技术的宽带自适应多目标混沌干扰系统。该系统可灵活实现干扰频带控制,并能根据目标特征灵活调整功率谱形,还可以实现多目标同时干扰。该系统选用混沌序列作为基带干扰源,具有类随机性能好、计算量小、序列数量众多等优点。仿真结果表明:该系统具有灵活的干扰频带和功率控制能力以及优异的时频遮盖性能,可用于对多目标进行自适应干扰。     

改进的混合蛙跳算法在雷达网部署中的应用

针对雷达组网优化部署的原则,建立了区域雷达组网优化部署的数学模型,提出了一种基于改进的蛙跳算法的雷达组网优化部署方法。在阐述了改进方法的基础上,与先前方法进行了对比分析。最后,通过计算机仿真试验进行了验证,结果表明:改进的混合蛙跳算法能够快速得到多种优化部署方案,且操作性强,能较好地应用于雷达组网优化。     

面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。     

一种基于关联脉冲对的动态直方图分选算法

针对现有分选算法在复杂电磁环境下准确性与效率降低的问题,提出了一种基于关联脉冲对的动态直方图分选方法。该方法首先对到达时间差进行固定箱长统计,将高于检测门限的相邻箱进行合并,得到动态直方图统计结果,估计出潜在PRI(pulse repetition interval)。对潜在PRI对应的关联脉冲对进行分析,剔除虚假PRI并估计出真实PRI的抖动量。最后,再依据PRI参数完成脉冲序列搜索,实现对雷达信号的分选。仿真实验表明,该方法在较低的到达时间差级数条件下,对多部复杂PRI调制信号的分选准确率达到95%,能够对复杂电磁环境下的雷达信号进行有效分选。     

基于模糊聚类的雷达信号分选

为克服传统信号分选算法的局限性,采用了基于模糊聚类分析的雷达脉冲信号分选方法。首先介绍了模糊聚类的基本原理和具体步骤,利用熵权法对不同雷达信号特征参数增加了加权系数,其次建立了有效性评价模型来确定最佳聚类,并进行了信号分选仿真实验。利用该方法进行模糊聚类时无需设置阈值,仿真结果证明分选方法的正确性,验证了此方法的有效性和可行性。该方法能够处理多个雷达脉冲信号,是一种解决多脉冲信号分选问题的新途径。