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。     

一种复杂密集信号的预分选方法

随着新体制、新技术雷达的不断出现 ,侦察接收到的雷达序列信号更加密集和复杂。在阐述传统的时域分选方法已不能有效分选这类信号的基础上 ,提出利用信号的特征参数 ,对已按DOA稀释的雷达序列信号进行预分选的方法。试验证明该方法能有效地筛选常规雷达信号和部分非常规雷达信号 ,从而达到稀释信号和降低复杂信号分选难度的目的     

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.     

重频抖动脉冲信号分选研究

针对累积差值直方图法、序列差值直方图法对重频抖动脉冲信号的分选能力差,基于PRI变换的重复间隔估计算法计算量比较大难以做到实时处理的问题,对序列差值直方图法进行改进。利用交叠小箱法进行直方图统计,很好地兼顾了处理速度和重频估计的准确性,可有效分选重频抖动的雷达脉冲信号;在脉冲串检测时,将脉宽用作抖动重复间隔序列抽取的第二判决参数,增加脉冲检测的可靠性。仿真结果表明,在不明显增加运算量的情况下,序列差值直方图改进算法能很好地分选脉冲重复间隔抖动量10%以内的脉冲信号。     

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.     

运用Hough变换的搜索雷达检测和跟踪：第一部分：系统理论

本文的第一部分描述和分析了一种检测搜索雷达信号和数据的方法，该方法应用Ｈｏｕｇｈ变换的图象处理技术从多维数据图中提取目标信号和航迹，文中考虑了系统设计理论且给出了说明理论的模拟例子，同更传统的技术相比，该技术具有很多的优点。这些优点包括改进的检测，距离游动问题的一种解法，实现方法的灵活性，低扫描率等待时间的利用和不需要重新探测的自动跟踪截获。该理论与使用以前扫描所获初始信息来帮助发现目标的检测跟踪     

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。     

一种未知雷达辐射源信号分选的新方法

对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域迫需解决的一个难题。基于高阶统计量（HOS）可以实现多种不同调制信号的分类,且具有抑制高斯噪声的优点,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效。提出一种基于HOS-PRI的新方法,首先利用HOS实现不同调制样式信号的分类,对于具有相同调制样式不同调制参数的信号再基于脉冲重复频率（PRI）进一步细分。仿真结果验证该方法准确有效。     

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％。     

基于网格密度聚类的雷达信号在线分选算法

提出了一种采用滑动窗口机制的雷达辐射源信号在线分选算法,该算法基于网格密度聚类的思想,能在线地向用户提供分选结果,动态地检测雷达信号的分选情况。仿真实验结果表明,该方法具有快速在线分选的能力,且分选效果较好。     

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。     

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。     

采用ISAR技术的MIMO雷达极坐标格式成像算法研究

对MIMO雷达的系统结构和它采用ISAR技术时的信号模型进行分析,以二次降维方式详细讨论了回波信号在波数域的分布特点,得出两条针对成像应用的MIMO雷达阵列设计准则。在此基础上,提出一种可有效聚焦的极坐标格式算法,经过对MIMO雷达回波数据逐次渐进降维重排,将其从四维转换到二维,然后通过距离向和方位向两次一维插值,把以极坐标格式记录的回波数据变换为直角坐标下均匀分布的数据。针对推导过程中因平面波假设引入的误差进行了分析,得到算法的适用条件。最后仿真验证了本文算法的有效性。     

低截获概率雷达转发式欺骗干扰技术研究

针对扩频调相连续波体制低截获概率(LPI)雷达具有主动式隐身性、低截获概率和抗干扰能力强的特点,提出了一种结合平方倍频算法和DRFM(数字射频存储)技术的LPI雷达转发式欺骗航迹干扰方法.该方法能有效解决传统测频接收机无法检测隐藏在基底噪声下的LPI雷达信号和对LPI雷达进行转发式欺骗航迹干扰的问题.实际验证结果表明该...     

集中式多输入多输出雷达信号盲分离算法研究

在电子对抗领域,对集中式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）雷达的信号侦察和分选是一个难点。提出采用盲分离（Blind Source Separation, BSS）算法中的非圆复信号快速独立分量分析（Noncircular Complex Fast ICA, NC FastICA）对MIMO雷达进行信号分选。为了满足盲分离算法的应用条件,提出一种在多视角观测位置采集雷达信号的侦察方法来构建可分离的满秩混合矩阵。仿真结果表明,对相位编码、离散频率编码等典型正交波形进行等角度间隔采样和盲分离时,无论是否存在幅度起伏,在信噪比为10dB时均可以达到低于-14dB的正交波形分离度,对分离后的波形进行相关性对比和时频分析的结果也验证了本文方法的有效性。     

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。     

对机载LPI雷达的高概率截获技术研究

采用先进的功率管理技术和灵活的波形设计技术,能大大提高机载雷达的反侦察和抗干扰能力。提出了一种综合利用数字阵列侦察技术、基于多相滤波的信道化检测技术以及基于模糊聚类的信号分选技术的侦察截获方法,有望实现对机载LPI雷达的高概率截获。     

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。