基于ICA和小波脊的多辐射源调制类型识别

针对电子侦察中多个雷达辐射源信号混叠时的调制类型识别问题,利用独立分量分析将多个雷达辐射源信号进行分离,再对分离后的辐射源信号采用小波变换,提取信号时频分布的脊线,最后计算脊线特征值,通过脊线特征值来判断辐射源调制类型.仿真实验验证了该方法的正确性和有效性.     

辐射源识别处理中的合批技术研究

雷达信号合批是辐射源识别处理中的重要环节,它可以有效地消除虚假和重复雷达信号。结合雷达信号出现的规律和雷达参数分布规律,讨论了雷达信号合批技术,给出了一种合批方法。该方法可以快速高效地对各类辐射源进行合批处理,实际应用结果证明了其有效性。     

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。     

一种基于抛物线霍夫变换的雷达信号分选方法

在雷达信号分选时,一般的思路是采用到达时间、脉宽、频率、到达方向等参数对信号进行分选,分选完成后再将同一辐射源的脉冲幅度提取出来,进行雷达扫描特性等分析.对某实际采集数据进行了分析,发现信号的时间、幅度曲线有明显的规律,采用了抛物线霍夫变换提取了全脉冲的幅度特性,并采用时间、幅度联合分析完成了信号的分选.仿真结果表明了该方法的有效性,为雷达信号分选提供了一条新的思路.     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。     

基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的，是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节，为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题，在深入研究粗糙集理论的基础上，将其同辐射源信号识别问题相结合，给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念，给出工基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素，能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性，具有广阔的应用前景。     

现代雷达辐射源识别技术研究

对雷达辐射源进行准确识别是当前研究的重点课题之一,主要包括对雷达辐射源个体信号、雷达辐射源型号的识别.系统地介绍了当前用于识别雷达辐射源个体信号、雷达辐射源型号的几种常用方法,从理论上详细分析了它们的优缺点,并重点提出了脉内特征在现代雷达辐射源识别中的重要性.最后指出当前这一领域亟需解决的一些问题.     

时频图像局部二值模式特征在雷达信号分类识别中的应用

针对低信噪比下雷达辐射源信号的分类识别,提出了一种将时频分析与图像处理相结合的特征提取和识别方法.该方法首先对雷达信号进行时频变换,将得到的时频分布转化为灰度图像;然后运用图像处理方法对时频图像进行增强和去噪;最后提取局部二值模式纹理特征描述子作为信号的识别特征,并采用支持向量机分类器实现信号的分类识别.文中针对12种常见雷达信号进行了仿真,结果表明该方法在较低的信噪比下仍能获得较为满意的识别率,当SNR=0dB时,信号的平均识别率能达到95.35％.所提出方法能有效降低噪声对分类识别的影响,同时对于时频图像相近的信号也有较好的识别效果,表明了该方法的有效性.     

基于自提取脉冲样本图的雷达信号快速提取法

针对电子侦察中截获的敌方雷达信号,估计敌方雷达参数、实现快速的雷达信号提取,对电子对抗决策有重要意义。基于脉冲样本图的描述方式,提出一种新算法,实现对截获的敌方雷达信号的快速识别。算法利用同种雷达信号脉冲之间的匹配相关性,通过脉冲的整体平移,在实现对脉冲样本图的自提取的同时,把用此脉冲样本图描述的雷达辐射源信号筛选出来。仿真分析表明该方法可以获得较高的成功率。     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

基于全脉冲的周期信号样本提取技术

现代电子战中,传统的辐射源分选识别方法无法在密集的信号环境中快速有效地对复杂体制雷达进行分选识别,造成系统漏警。基于上述情况,提出了一种基于脉冲样本序列自提取的分选算法。这种算法利用雷达信号脉冲序列的周期性和相关性,实现对模板序列的自动提取,从而可实现全脉冲序列中小样本数或脉间规律复杂的雷达信号的分选。仿真实验表明,在全脉冲数据量级适中的情况下,该算法可以有效提取目标模板序列。     

LFM脉冲压缩雷达的一种灵巧噪声干扰方法

为有效干扰线性调频脉冲压缩雷达,提出了一种基于卷积调制的灵巧噪声干扰实现方法.该方法是将干扰机接收并存储的雷达发射信号与噪声信号相卷积后转发出去.理论分析和仿真实验均证明了它能有效干扰LFM脉冲压缩雷达,且性能明显优于射频噪声干扰.     

基于连续小波变换的脉内调制类型识别技术

脉内调制类型识别是雷达侦察的关键技术之一,特别是低信噪比下的脉内调制识别技术是当前研究的热点.利用基于连续小波变换的瞬时频率提取技术,可以在低信噪比条件下获得不同调制类型信号的瞬时频率特征,从而实现低信噪比下的脉内调制类型识别,仿真结果表明采用这种方法可以有效地实现低信噪比下的瞬时频率提取.     

电磁脉冲武器对雷达的损伤效应及防护措施

介绍了电磁脉冲武器的特点,分析了电磁脉冲武器对雷达系统的损伤效应,提出了雷达的技术、战术防护措施。     

电磁脉冲弹对雷达“前门”损伤研究

分析了电磁脉冲弹从"前门"损伤雷达的机理,给出了雷达"前门"电磁损伤判断公式,并提出了一些雷达系统"前门"电磁加固措施.可作为电磁脉冲弹威胁下雷达系统生存性研究和战场抢修研究的理论参考.     

基于脉冲包络的相控阵雷达识别技术研究

首先分析了相控阵雷达不同于普通机械雷达的扫描特点.根据侦察距离方程,论证截获脉冲序列的包络形状与扫描体制关联.仿真获得机械扫描和相控阵扫描的截获脉冲包络图.采用正弦曲线作为比较对象计算截获包络的相似系数.仿真试验验证该方法的有效性.并进一步分析了现实情况中经常发生的脉冲丢失对该识别方法的影响,结果发现该识别方法在丢失脉...     

一种基于诱导脉冲的极化对消抗欺骗干扰方法

针对反舰导弹雷达受到敌方大功率有源欺骗信号干扰而不能有效探测目标的问题,提出了一种基于诱导脉冲的极化对消方法。首先采取Jones矢量对雷达及干扰信号的极化特性进行表征,接着建立一种基于诱导脉冲的雷达H、V双极化通道接收体制,时序上分为诱导和对消两个阶段;然后具体分析了极化对消器的算法原理;最后采取正负斜率线性调频对诱导脉冲的波形进行设计。仿真实验结果表明,算法可以有效抑制欺骗干扰,匹配滤波后干扰抑制比可达30dB左右。     

用数控移相器实现对脉冲多普勒雷达的干扰

讨论了利用数控移相器实现对脉冲多普勒雷达的噪声调相干扰和速度欺骗干扰的方法,并进行了相应的仿真和分析。     

基于PDW的雷达信号环境建模与仿真研究

在雷达电磁环境仿真系统中,需要模拟生成描述雷达信号环境的脉冲描述字(PDW)数据,以引导系统生成干扰信号环境数据。采用PDW对雷达信号环境进行描述,结合雷达信号环境的PDW数学模型,给出了基于PDW的模型框架,并设计了雷达电磁环境仿真流程。最后归纳了生成PDW数据的处理方法,给出了载频、重频和脉宽的模拟生成示例。