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。     

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.     

一种新的基于粗集的辐射源信号识别模型

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域。在深入研究粗糙集理论的基础上,将其引入辐射源识别问题中,给出了一种基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时给出了一种不依赖先验知识确定辐射源识别权值的新方法,并提出了一种新的分类规则。最后,进行了计算机仿真实验,并与经典的模糊模式识别及统计模式识别方法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。     

基于时间序列相似性原理的雷达信号识别

从密集复杂的信号环境中分选和识别出特定雷达辐射源信号,是信号处理领域的重要内容之一。利用威胁复杂雷达信号的先验信息,引入数据挖掘领域时间序列相似性快速匹配原理及其滑窗技术,提出了一种适于复杂体制雷达信号快速匹配识别方法。实验表明,该方法识别速度快、适应环境能力强,具有良好的应用前景。     

雷达辐射源指纹识别设备的设计与实现

随着雷达辐射源的增加和扩散,辐射源识别已经成为电子侦察的一个难题,识别和跟踪辐射源越来越困难.辐射源"指纹"分析识别技术提供了一种识别或确认辐射源的途径和方法.该类技术已经在国外一些电子侦察装备中使用.雷达辐射源指纹识别设备的设计与实现需要采用"高保真数字接收 信号处理 专家系统识别"的技术体制,该设备可从整体上提升对雷达辐射源目标的辨识能力和跟踪能力.     

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。     

雷达辐射源的极化特征及全极化侦收方法

针对复杂电磁环境下雷达辐射源的有效分选和识别问题,研究了全极化技术在雷达侦察中应用的相关问题。首先结合某相控阵雷达辐射源,讨论了典型雷达辐射源的极化特性;然后讨论了极化技术在雷达侦察中的优势,定量分析了辐射源信号的全极化接收相对于单极化接收的性能改善程度;最后,给出了一种全极化接收机设计方案以及极化测量方案。     

基于多维几何形状的雷达辐射源识别算法

针对复杂电磁信号环境下雷达辐射源识别困难的问题,提出了一种基于多维几何形状的辐射源识别算法。借助几何形状将辐射源空间特征向量转换为平面向量,计算向量各夹角余弦值,再同辐射源数据库进行比较,实现辐射源型号的自动识别。仿真验证了提出的识别算法,识别率均在80%以上。     

基于双谱特征的个体辐射源识别

针对个体辐射源识别困难的问题,提出了一种基于双谱分析的个体辐射源识别新方法.首先用双谱分析法提取信号的双谱对角切片,利用主成分分析法(PCA)从大量训练样本特征中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并融合对分类具有显著贡献的辐射源属性参数作为识别特征矢量.最后采用势函数分类法实现雷达辐射源识别.仿真结果表明基于双谱的识别法能...     

一种新的雷达辐射源识别算法

针对雷达信号环境,运用综合分析的方法,提出了一种新的基于模糊综合评判的雷达辐射源识别算法。该算法通过构造模糊评判矩阵并进行合成运算来计算表示辐射源相关程度的模糊集,然后按照最大隶属度原则进行判决,同时给出了相应的多义性处理方法。最后通过仿真将它与经典的统计模式识别方法进行了比较。仿真结果表明,所提出的识别方法性能明显优于统计模式识别方法,用于雷达辐射源识别是有效的。     

基于信号重构的雷达与雷达对抗侦察一体化接收技术

针对雷达接收机和雷达对抗侦察接收机存在的不同特征,提出了基于信号重构的雷达与雷达对抗侦察一体化接收技术。首先利用复指数调制滤波器组将中频带宽分解为若干子带,再通过频谱感知和信号重构实现非均匀动态信道化,最后利用非均匀动态信道化技术分别接收雷达回波信号和辐射源直射信号。为了满足一体化接收机的瞬时动态范围、灵敏度、监视带宽以及频率分辨率等性能指标的要求,本文引入一种大M值高阻带衰减原型滤波器设计方法。理论分析和仿真试验表明了该一体化接收技术的有效性。
     

一种基于模糊隶属度的雷达辐射源识别新方法

在雷达辐射源识别中,一般采用隶属度来衡量知识参数和侦察参数的相似性,并以此进行识别,其难点在于隶属度函数的确定。针对这一难点,提出了一种新的脉间特征参数和脉内特征参数隶属度的计算方法,并提出了一种综合特征权值的计算方法,对雷达辐射源进行加权识别。仿真结果表明,这种方法的识别效果优于传统的识别方法。     

基于改进遗传算法的移动目标成像侦测任务规划问题研究

基于先验信息调用成像侦察卫星监控陆地或海洋移动目标动态信息是卫星成像侦察面临的新 课题。在已知移动目标位置等先验信息基础上,动态构造目标可变潜在区域及其运动预测模 型,利用STK辅助构造其候选成像观测活动集合;在此集合及目标运动预测模型基础上 对动态可变区域成像卫星调度问题进行建模,并设计了一种基于模拟退火算法及遗传算法的 改进遗传算法对问题进行求解,得到近最优的移动目标成像侦测方案。最后通过实例及算法 对比验证了规划模型及算法对解决该类问题的合理性和有效性。
     

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。