基于合成特征参数和脉冲样本图的雷达信号分选

雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选.     

对数据后处理雷达的多参数协同相关干扰

基于DRFM转发或者重复转发的干扰信号,虽然在功率上能达到干扰要求,但是产生的虚假目标与真实目标缺乏相关性,数据后处理雷达能根据该特性实现对欺骗干扰信号的检测和抑制。针对数据后处理雷达在抑制非相关干扰信号的优越表现,根据不同特征域干扰信号的相关性要求,提出了在幅度域上具有起伏特性,时频域协同一致,方位上具有相关性的干扰信号模型,以保证对数据后处理雷达干扰的有效性。最后在与非相关干扰信号比较中,验证了该干扰方式的有效性。     

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。     

基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法

针对现有基于TDOA的定位算法难以适应辐射源信号非同步到达的实时定位问题,提出了一种基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法。该算法采用脉冲样本图外推法通过各站接收的短时脉冲列计算TDOA序列(TDOAs),并通过牛顿迭代法实现对辐射源位置的初步估计。对新到达的脉冲采用脉冲样本图外推法进行TOA预测,判别脉冲属性,进而获得新的TDOA测量值,然后采用扩展卡尔曼滤波算法实现对辐射源位置的实时更新。仿真分析表明:该算法解决了非同步照射引起的难以计算TDOA的问题,并增强了处理的实时性。     

一种基于TOA测量的位置信息场定位算法

针对传统的仅测脉冲到达时间(TOA)定位方法不能适应复杂体制雷达信号的问题,提出了一种新的基于TOA测量的位置信息场定位算法。首先由主站自提取辐射源的脉冲样本图,副站利用主站自提取的脉冲样本图匹配分选出该站接收的辐射源脉冲列,并将其对应的TOA数据传回主站,而后由主站基于各站的TOA测量构造目标位置信息场函数,通过网格搜索法实现对辐射源位置的估计。仿真结果验证了该方法的有效性。