基于粒子群聚类算法的雷达信号分选

在电子对抗领域,雷达信号分选的研究是一个重要课题。电子战的信号环境日趋复杂,雷达信号的处理面临高密度信号环境,雷达脉冲相互交错。对粒子群聚类算法进行了研究分析,把粒子群聚类算法应用到雷达分选中,仿真实验证明该方法能够得到很好的雷达信号分选效果,为雷达信号分选提供了新思路。     

基于自适应网格密度聚类的雷达信号分选算法

针对现有网格聚类中网格划分方法不能较好地适应所有数据分布、网格边界处理精度低等问题,提出基于自适应网格密度聚类的雷达信号快速分选算法.该算法首先引入了网格均匀度的概念,然后给出了自适应网格划分技术和网格均匀度的计算方法,最后进行均匀度可达聚类.该算法能自适应地发现不同密度的类及其边界,适合处理大规模侦察数据集.仿真实验表明该算法能有效适用于雷达信号分选.     

一种基于余数周期的 PRI精确估计算法

针对传统脉冲重复间隔（PRI）分选算法在估计PRI方面存在的不足，提出了一种对PRI周期信号的周期进行精确估计的算法。该算法首先从待分选脉冲序列中提取出属于一部雷达的脉冲样本，然后利用同余方程的余数周期性质对该雷达脉冲序列的PRI进行精确的估计。相对于传统的PRI估计算法，该算法有效地消除了TOA量化误差对PRI估计造成的影响，可以精确地估计出雷达脉冲序列的准确 PRI数值，从而能够更好地满足信号分选算法的处理需求。理论推导及仿真实验均表明了该算法的有效性。     

复杂电磁环境下的雷达信号分选方法

由于电磁信号环境的日益密集、复杂,传统的雷达信号分选方法面临着严峻挑战。介绍了基于盲源分离的信号分选、聚类分选、基于脉内特征的信号分选等在复杂电磁环境下能够比较好地实现雷达信号正确分选的方法,分析了这几种方法的性能优劣;最后探讨了参数联合分选、算法联合分选的可行性和优势。     

雷达信号空域统计分选算法研究

在研究被动雷达导引头空域的目标视场角统计特性的基础上，讨论了雷达信号分选应用中空域分区和选择的最优化方法，提出了一种雷达信号的统计分选算法，并给出了模型。仿真结果表明，该算法具有较优的目标分辨能力和角度跟踪精度。     

基于改进LF算法的雷达信号分选

在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,雷达脉冲相互交错,雷达信号的处理面临高密度信号环境。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。将蚁群聚类算法引入到雷达信号分选中,并对其进行了改进,提出了一种新的雷达信号分选方法。该方法不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信...     

基于多维加权聚类的雷达信号分选方法

随着数字技术的发展,新体制、新技术雷达不断出现,反辐射导引头面临的信号环境更加密集和复杂,传统的方法已经不能对其进行有效分选。文中提出一种新的基于多维加权聚类的雷达信号分选算法。通过统计和熵值分析确定权值,计算加权的欧几里得距离,根据既定门限合并同类聚类中心,从而实现雷达脉冲的分选,并在各聚类中心应用改进的SDIF算法进行PRI精分选。计算机仿真结果验证了该方法分选的有效性。     

基于盲解卷的雷达信号分选

盲信号处理是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。深入分析了非平稳信号的盲解卷算法,并提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得较好的分离效果,从而为实现现代电子对抗中复杂的雷达信号分选提供了新的思路。     

基于网格聚类的雷达信号预分选

针对现有网格聚类算法需要人为确定网格划分、边界处理精度低的问题,提出了基于固定网格划分和动态网格划分的雷达信号预分选算法。基于固定的网格划分算法对输入信号脉冲顺序不敏感,根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值。基于移动技术的动态网格聚类算法能够识别任意形状和大小的聚类。仿真实验表明,这两种方法能有效适用于雷达信号分选,且能很好地识别出孤立点和噪声。     

独立分量分析在雷达信号分选中的应用

独立分量分析(ICA)是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。在深入分析ICA算法的基础上,提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得比较好的分离效果。     

基于模糊函数的雷达辐射源信号分选新方法

当前的雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,对此,提出一种新的分选算法。对接收到的信号首先求取其模糊函数,并将其简化为二维特征图,然后对该二维特征图进行小波包分解,得到八维小波包变换特征（WPT）,最后将类间分离度最优的第二维小波包变换特征Wpt2和第五维小波包变换特征Wpt5作为分选的特征参数。由于不同信号的模糊函数区别较大且受噪声的影响小,因此转换后的WPT可分性强、稳定度高;大量的仿真验证了新方法的优越性,在信噪比为10dB时,分选准确率最低为90％。     

基于小样本集推理的雷达信号多维分选技术

目前,直方图法、PRI变换法以及平面变换法等一维、二维分选方法无法有效利用雷达信号脉冲描述字进行分选,而现有多参数聚类的多维分选方法,又存在最佳分类个数和误差范围的选择问题。针对这些问题,提出了基于小样本集推理的雷达信号多维分选技术。计算机仿真结果表明,该方法在提高分选正确率的同时可以有效降低计算复杂度。利用卫星接收到的雷达信号数据进一步验证了采用该技术的分类器具有良好的推广性。     

基于狄里克莱过程混合高斯模型的信号分选

提出了一种基于狄里克莱(Dirichlet)过程混合高斯模型的雷达辐射源信号分选方法。通过将Dirichlet过程与高斯模型相结合,得到的Dirichlet过程混合高斯模型可以自动学习混合高斯分量的数目。将该模型应用于雷达辐射源信号分选,可以自动确定电磁环境中雷达辐射源的数目。仿真实验结果证实了该方法在雷达辐射源信号分选中的有效性。     

PRI变换法用于信号分选的性能研究

PRI变换是一种基于脉冲到达时间的信号分选方法,由于该算法能够有效抑制真实PRI的谐波,近年来受到越来越多的关注。首先讨论了相位因子的作用,揭示了相位因子是进行变换谱峰值累积的关键;接着通过理论分析指出了PRI变换法的局限和适用的PRI类型;最后仿真分析了该方法对分选过程所面临的信号环境的适应性。理论及仿真分析结果可作为工程应用的参考依据,具有一定的实用价值。