基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别

针对雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题,提出基于特征融合的雷达脉内调制类型识别方法,该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征,利用改进的主成分分析法（IPCA）对特征进行融合,然后将融合特征输入支持向量机（SVM）,实现信号的分类识别。仿真实验中对8种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别,该算法在信噪比为5dB时识别准确率接近100％,验证了该方法的有效性。     

基于熵灰关联算法的雷达对抗情报数据融合处理

针对灰关联算法直接应用于雷达对抗情报融合时可靠性和准确性不高的问题,提出了基于熵灰关联融合算法的雷达对抗情报融合算法.该算法首先利用融合矩阵对雷达目标间参数的灰关联度和权重值进行建模,得出综合评价值,然后将其与阈值进行比较,最后计算属于同一雷达对抗情报数据的均值,实现雷达对抗情报数据的融合.仿真实验结果表明了该算法能够充分利用雷达对抗情报数据的有效信息,融合结果准确可靠,模型泛化能力强.