基于粗糙集与RBF神经网络的雷达辐射源信号识别研究

针对新体制、新用途雷达辐射源信号难以识别的特点,用粗糙集理论对雷达辐射源信号进行离散化、属性约简、规则提取,达到分类的目的。用粗糙K-均值聚类方法计算径向基神经网络（RBFNN）的聚类中心,然后用粗糙集理论约简得到的规则构建径向基神经网络对未知雷达辐射源信号进行识别。仿真结果表明,这种基于粗糙集与RBF神经网络的识别模型减少了识别冗余特征、简化了神经网络结构,能有效地识别雷达辐射源信号。     

雷达信号的模糊聚类分选方法

随着现代电子战的激烈对抗,复杂体制雷达迅速增加并逐渐占居主导地位,侦察接收机接收到的雷达信号更加复杂和密集.为克服传统信号分选算法的局限性,采用基于模糊聚类分析的雷达脉冲信号分选方法,此方法能利用雷达信号的特征参数有效地分选出非常规和常规雷达信号.首先介绍模糊聚类的基本原理,并进行信号分选仿真实验.仿真结果证明分选结果较理想,验证了此方法的有效性和可行性.该方法易编程实现,适用于处理大量数据,是一种解决密集复杂脉冲信号分选问题的新途径.     

主动雷达抗拖曳式诱饵干扰的角度提取方法

通过对拖曳式有源雷达诱饵干扰的分析,得到了平衡状态下对导引头测角值进行数据积累且取均值后,导引头将指向大功率辐射源的结论.在诱饵信号从功率上压制载机回波信号的前提下,对导引头处于平衡状态时的测量角公式进行数学推导进而求得小功率辐射源(载机)的角度.结合比例导引规律,通过飞行弹道仿真验证了雷达型空空导弹应用上述方法可获得...     

基于随机文法的多功能雷达识别方法

 针对多功能雷达采用复杂体制而造成的辐射源不能正确识别问题,提出了一种基于随机文法(SG)的辐射源识别算法。该算法基于多功能雷达的句法模型,将威胁数据库中的多功能雷达文法分为随机正则文法(SRG)和随机上下文无关文法(SCFG)两种情况,并分别构造随机有限自动机(SFA)和随机下推自动机(SPDA)对测量辐射源进行识别。仿真实验表明,该方法不仅能识别出多功能雷达辐射源的型号及模式,而且能识别出雷达辐射源的功能状态,并进而推断出雷达辐射源的威胁等级。     

被动雷达导引头两点源角分辨技术

被动雷达导引头难以分辨落在同一波束内的多个辐射源。本文通过导引头输出的信号,联立方程求解得到两源方位角和俯仰角的解析解,实现了对两点源的角分辨。数值仿真验证了该算法的有效性。     

航空发动机传感器解析余度模型的建立方法

为了使用解析余度模型对传感器故障进行诊断,提出了1种基于K-均值聚类与改进微分进化算法优化的极端学习机(IDE-ELM)的发动机传感器解析余度模型建立方法。为避免求解ELM算法时H矩阵奇异,采用K-均值聚类对试验数据进行聚类处理,然后从每类数据中选取1组数据组成训练样本用于训练;利用IDE算法优化ELM的输入层权值和偏置,提高ELM的泛化能力。利用飞行试验数据进行了仿真验证。结果表明:基于K-均值聚类和IDE-ELM设计的传感器解析余度模型具有较高的精度,可用于FADEC系统双通道传感器的故障诊断。     

基于自然聚类的信号分选新方法

多站无源定位系统中,如何对各站收到的交错脉冲列实现正确的脉冲分选和配对是决定定位效果的关键技术之一。针对直方图分选方法存在的直方格分裂,某一维时差相同的2个辐射源难于分选等问题,提出一种基于自然聚类的脉冲分选新方法。仿真结果表明,该算法能较好克服直方图方法的以上缺点,并且较好地解决了脉冲漏分选问题。     

融合双谱特征的雷达辐射源个体识别方法

双谱以其独特的抑制高斯有色噪声的优势,被广泛应用于雷达辐射源识别分析。采用双谱对角线作为雷达辐射源识别特征可以很大程度上减少计算量,但是使用双谱对角线作为唯一识别特征,会损失信号的部分幅度和分布特征。针对上述问题,提出了 1种基于辐射源信号双谱提取二次特征的方法。取双谱作为二次特征提取对象,根据信息熵概念定义双谱奇异值全局熵和双谱对角线的幅度分散熵,联合双谱对角线及其积分结果作为特征向量,将其送入神经网络进行识别。实验表明,相比双谱对角线法,该方法对辐射源识别的正确率平均提高约 3.3%。     

嵌套阵列最大似然估计测向算法

针对在辐射源个数未知的条件下嵌套阵列难以估计多个辐射源角度的问题,提出了基于最大似然估计(MLE)的嵌套阵列角度估计算法。算法在嵌套阵列模型的基础上,首先通过推导阵列截获多辐射源信号的最大似然函数及其梯度,利用最速下降法估计出空域中所有潜在辐射源的角度;然后,通过多元假设检验,利用最大似然比与门限进行比较,确定出空域中所有潜在辐射源中某一时刻发射信号的活跃辐射源角度,排除其余噪声形成的虚假辐射源角度,解决了在辐射源个数未知条件下嵌套阵列对多个辐射源角度估计问题。仿真结果表明:与传统多重信号分类(MUSIC)算法相比,该算法在辐射源数目未知、存在相干信号、低信噪比(SNR)、低快拍数条件下,均具有较好的角度估计精度,并且算法形成的虚拟阵列自由度是空间平滑MUSIC算法的2倍;多元假设检验法比传统信源数目估计算法在低信噪比条件下和处理相干信号方面具有明显优势。     

常用脉冲重复间隔估计算法

雷达信号分选是电子战系统(EW)与反辐射导弹(ARM)的关键技术,脉冲重复间隔(PRI)是信号分选与识别的一个重要参数,它决定了雷达的最大无模糊距离和最大无模糊径向速度。目前以脉冲序列的自相关函数为基础,利用脉冲到达时间(TOA)提出了多种脉冲重复间隔估计算法。本文介绍了几种常用算法的原理,讨论了各算法的缺陷,并给出了PRI变换应用于抖动PRI序列时的计算机仿真结果。最后分析了各种算法的性能与适用范围。     

Multi-function radar emitter identification based on stochastic syntax-directed translation schema

To cope with the problem of emitter identification caused by the radar words＇ uncertainty of measured multi-function radar emitters, this paper proposes a new identification method based on stochastic syntax-directed translation schema（SSDTS）. This method, which is deduced from the syntactic modeling of multi-function radars, considers the probabilities of radar phrases appearance in different radar modes as well as the probabilities of radar word errors occurrence in different radar phrases. It concludes that the proposed method can not only correct the defective radar words by using the stochastic translation schema, but also identify the real radar phrases and working modes of measured emitters concurrently. Furthermore, a number of simulations are presented to demonstrate the identification capability and adaptability of the SSDTS algorithm.The results show that even under the condition of the defective radar words distorted by noise,the proposed algorithm can infer the phrases, work modes and types of measured emitters correctly.     

基于FRFT和相位差分算法的信号特征提取

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)算法的信号识别方法已广泛应用于雷达信号处理领域,相位差分算法对于检测相位编码信号尤为高效。基于 FRFT和相位差分法的信号检测算法已被提出,但在较低的信噪比下该算法并不能准确识别 LFM、LFM-BPSK信号。针对低信噪比背景下该算法性能较差的问题,给出 1种改进的算法,并通过加入多相编码信号的识别,扩大其适用范围。仿真验证结果表明,提出的算法不仅较原有算法能在较低信噪比条件下有效检测 LFM、BPSK、Frank3种单一调制方式的信号,还能检测出复杂调制的 LFM-BPSK信号。     

模糊C均值算法在机载PD雷达杂波跟踪中的应用

介绍一种适用于机载PD雷达的杂波跟踪技术，结合机载PD雷达杂波分布特征和模糊C均值算法的特点，将模糊C均值算法用于杂波跟踪，给出了相应的算法流程，并提出了一种确定初始模糊隶属度的方法，经仿真数据验证，取得了满意的结果。     

适用于非合作发射源的合成孔径雷达无源成像方法

 合成孔径雷达(SAR)具有突出的高分辨率成像能力,在民用和军用领域体现出重要的应用价值。在复杂的作战环境中,提高SAR的电子对抗性能成为SAR技术发展考虑的重要方面。提出一种新的SAR无源成像方法,该成像方法将单部机载SAR接收机或多部机载SAR接收机在不同位置处接收到的回波信号相关,对相关后的信号采用滤波反投影方法进行成像,可重建场景的辐射率。该成像方法不需要已知发射源的波形和位置信息,适用于非合作发射源,具有良好的电子对抗性,并且适用于任意载机飞行轨迹、多基SAR等情形。仿真验证以双基情形为例,验证了该SAR无源成像方法的有效性,并分析了影响成像质量的各关键因素。     

FFT处理器的FPGA设计

在雷达信号处理中,FFT占有很重要的位置,其运算时间影响整个系统的性能。传统的实现方法速度很慢,难以满足雷达信号处理的实时性要求。针对这一现状,本文研究FFT算法的VHDL程序设计方法;讨论新一代大容量、高速FPGA实现FFT处理中的若干问题;时序分析结果与matlab计算结果相一致,验证了程序的正确性。利用FPGA实现FFT处理,运算速度非常快,可以满足需要高速处理的应用场合。     

双L型阵列DOA估计的PM算法的性能分析与改进

 双L型阵列天线的二维信号来向（DOA）估计采用传播算子法（PM），运算简单、计算量小。但对于非对称的双L型阵列天线，其中阵元数目少的均匀直线阵会引起较大的DOA估计误差。为此进行PM算法的性能分析与误差讨论，在单个信号源的前提下提出一种改进的PM算法。理论分析与计算机仿真结果均表明，该改进的PM算法保持了PM本身计算量小的优点，能够实现实时二维DOA估计。同时提高了测角精度，降低了方差，且对双L型阵列的使用更具普遍性。     

MIMO雷达中一种降维MUSIC的相干角度估计算法

研究单快拍下双基地多输入多输出（Multiple—InputMultiple-Output,MIMO）雷达中相干信源的离开角（Directionofdeparture,DOD）与到达角（directionofarrival,DOA）联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类（ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC）的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于稀疏重建的MIMO-OTH雷达多模杂波抑制算法

针对由多模传播引起的多普勒扩展杂波(SDC)严重影响天波超视距雷达(OTHR)对慢速船舰目标的检测这一问题,在基于多输入多输出体制的新一代天波超视距(MIMO-OTH)雷达系统下,利用空域信息抑制多模SDC。传统处理方法需要目标角度先验信息,而在实际中,该信息往往很难获得。为此,提出一种新的基于稀疏重建的多模杂波抑制算法。该算法将二维的稀疏角度搜索转变为一维的角度搜索,使运算量大大降低,且估计出的收发角(DOA-DOD)自动配对,同时可获得各个传播路径下信号的时间多普勒信息,达到了理想的MIMO-OTH雷达多模杂波抑制效果。仿真结果证明了所提算法的有效性。