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。     

多点源交叉波束干涉效应特征分析

介绍多点源交叉波束通过干涉效应实现交汇空间功率合成的基本原理,根据空间功率合成机理,建立对功率合成效率、同相叠加点间距的计算机仿真,完成多点源交叉波束干涉效应特征分析,以此作为多点源交叉波束空间功率合成的评估依据。     

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。     

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。     

基于稀疏约束与双线索选择的目标跟踪算法

为了解决现有DCF类跟踪器存在边界效应及时间滤波器退化的问题,进一步增强其在复杂场景下跟踪的准确性,基于LADCF算法,提出了一种有效的双线索目标跟踪框架,用于鲁棒视觉跟踪。将结构化稀疏约束应用到多通道滤波器,并通过提取9维HOG特征与11维CN特征构建新的跟踪线索,与原有线索协同跟踪目标。建立可靠性评估策略,在每一帧中选择合适的线索进行跟踪。在OTB-50、OTB-100基准数据集上进行了定性和定量评价,实验结果表明,所提出的方法跟踪准确度相比LADCF算法提升了2.4%,相比ECO＿HC提升了3.7%,优于现有的主流跟踪算法,且跟踪速度达到21.1帧/s,可以实现实时跟踪。     

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。     

应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。     

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。     

基于稀疏表示的数字调制模式识别

通过分析稀疏表示在模式识别应用的基础上,提出了一种基于稀疏表示的特征提取方法。该方法首先引入主成分分析对新的样本进行降维,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解最小范数优化问题中,提出一种通用的解决方案,利用粒子群算法确定最优惩罚系数。新方法提取的特征值经计算机仿真研究证明,该算法具有较好的有效性和一定的工程应用性。