一种基于TOA差值矩阵的辐射源识别方法

介绍一种通过脉冲到达时间 (TOA)的差值矩阵的逆矩阵来获取脉冲重复间隔(PRI)工作样式的方法 ,从而对辐射源进行识别。同时还给出了固定PRI近似计算公式及其性能评估。     

一种针对高脉冲丢失率的PRI估计方法

信号分选是电子侦察的重要组成部分之一,信号分选的正确与否直接关系到电子侦察系统的性能指标,其中脉冲重复间隔(P RI)估计是信号分选中最重要的一个环节.随着各种新体制雷达技术的应用以及电磁环境越来越复杂,电子侦察系统的截获概率严重下降,脉冲丢失率变得非常高,脉冲间的连续性被严重破坏,雷达辐射源的P RI特性显著下降,再...     

基于自适应谱峰搜索的脉冲重复间隔最大似然估计

高精度的脉冲重复间隔（PRI）估计对于提高现代电子情报（ELINT）系统的辐射源识别能力具有重要意义。将观测的脉冲到达时间（TOA）序列建模成点过程信号,其周期图谱谱峰就对应于PRI的最大似然估计（MLE）。本文提出了一个“两步数值搜索”策略,可以确保搜索到谱峰而达到MLE。仿真表明,在低信噪比以及高脉冲丢失率条件下,本文算法性能远超已有算法。     

一种基于TOA的同型雷达同源判别方法

雷达信号合批是辐射源识别过程中的一个重要环节,它可以有效地消除虚假和重复的雷达信号.然而,传统的雷达信号合批算法在同型雷达信号的判别方面存在着严重不足,极易造成多个同型雷达被错误的归并.针对这种情况,提出了一种基于TOA的同型雷达同源判别方法,该算法首先利用同余方程的余数周期性质估计出雷达信号的精确PRI数值,然后利用...     

一种脉宽(τ)、重复周期(Tr)联合分选识别器的设计

提出一种对雷达脉宽、重复周期联合分选识别的方案,介绍其工作原理及有关参数的设计,同时给出程序流程和测试结果.     

一种新的重频特征识别方法

针对雷达脉冲重复间隔类型识别中存在的问题,提出了一种结合神经网络技术的重频识别方法.该方法分别对7种雷达重频模式,提出了新的特征矢量提取方法,并引用神经网络进行识别.实际仿真结果表明该方法是有效的,特别是对重频固定、重频滑变及重频抖动模式在高漏脉冲率的条件下依然具有较高的正确识别率.     

基于周期谱相关的扩频信号时差估计

周期谱相关时差估计法具有较强的抑制噪声和干扰的能力,适应于低信噪比的情况,但其抗噪声和干扰能力完全在于循环频率的选择.提出了运用周期谱特性选择扩频信号循环频率的方法,大大降低了谱相关时差估计算法的计算量.仿真结果表明,该方法是切实可行的.     

一种基于最长路径的脉冲序列抽取算法

针对传统的动态关联算法在脉冲序列抽取方面存在的不足,提出了一种基于最长路径原理的脉冲序列抽取算法.该算法首先将待抽取的脉冲序列转换为一个经过拓扑排序的有向无环图,然后求解该有向无环图的最长路径,最后根据该最长路径抽取出相应的脉冲序列.相比较于传统的动态关联算法,基于最长路径的算法性能受设置的容差大小的影响较小,可以有效地提高脉冲序列抽取的正确率,并且具有较高的稳定性,从而能够更好地满足信号分选算法的实际工程需要.仿真实验表明了该算法的有效性.     

一种多基点的成组参差的段合并算法

为有效解决成组参差信号分选过程中的段合并问题,提出了一种多基点的成组参差的段合并算法。该方法通过计算同PRI的脉冲段的段长度与段间空白长度的方差和,来描述同PRI的脉冲段的均衡性,选择均衡性最好的一组同PRI的脉冲段作为段合并过程多点基准,并在基点之间通过时域咬合的方式进行空白时域的填充,通过统计的方式完成野值剔除,确定成组参差的子PRI,最后通过无冲突补充,确定成组参差的脉冲序列。通过仿真实验,确定了该算法对多信号环境下成组参差段合并的有效性。     

PRI变换法用于信号分选的性能研究

PRI变换是一种基于脉冲到达时间的信号分选方法,由于该算法能够有效抑制真实PRI的谐波,近年来受到越来越多的关注。首先讨论了相位因子的作用,揭示了相位因子是进行变换谱峰值累积的关键;接着通过理论分析指出了PRI变换法的局限和适用的PRI类型;最后仿真分析了该方法对分选过程所面临的信号环境的适应性。理论及仿真分析结果可作为工程应用的参考依据,具有一定的实用价值。     

基于匹配追踪算法的波达方向估计方法

利用辐射源到达方向的稀疏特性,结合最大似然原理提出了一种基于匹配追踪的波达方向估计算法,该算法具有比常用的波束成形和子空间类波达方向估计算法更优越的性能:在给出辐射源到达方向的同时给出对应的幅度输出;不要求辐射源数目的先验知识,无需预处理,且不受来自不同辐射源的信号相关性的影响;在低信噪比和小快拍数下仍具有较好的分辨特性。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于改进PCA的DOA估计方法

阵列信号处理中,MUSIC等高分辨率DOA估计方法都要通过特征值分解来获得波达方向估计,然而矩阵特征值分解的计算量较大,不利于实时处理.提出一种改进的PCA(principal component analysis)迭代算法,来逼近信号子空间.仿真实验表明该算法在估计弱信号时性能要比MUSIC算法好,且计算量要小得多.     

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。     

雷达PRI调制样式识别新方法

针对雷达PRI调制样式识别难题,在分析雷达PRI类型的基础上,提出了能够有效描述雷达PRI调制特征的五种分类特征参数,分析了对存在丢失和虚假脉冲的处理方法,并据此提出了PRI调制样式的识别算法与实现流程,实现了五种典型PRI调制样式的有效识别。理论分析与计算机仿真结果表明,该方法在PRI测量精度较低和丢失虚假脉冲比例较高的情况下具有稳健的识别性能。     

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。     

基于改进LF算法的雷达信号分选

在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,雷达脉冲相互交错,雷达信号的处理面临高密度信号环境。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。将蚁群聚类算法引入到雷达信号分选中,并对其进行了改进,提出了一种新的雷达信号分选方法。该方法不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信...     

火箭基组合循环发动机性能迭代算法研究

火箭基组合循环(简称RBCC)发动机性能分析模型的研究对于RBCC发动机结构的优化设计具有重要意义。本文结合RBCC发动机的结构特点和工作原理建立了RBCC发动机性能分析模型,并对RBCC发动机性能计算方法进行了研究。结合RBCC发动机引射模态和亚燃冲压模态的工作特点,通过迭代计算使进气道、混合段、燃烧室之间的参数耦合,实现了对RBCC发动机引射模态与亚燃冲压模态性能的快速分析。文章通过算例验证了算法的可行性,并通过与文献结果的对比验证了计算结果的可信度。     

基于SPWD多载波频率估计算法的改进

针对目前提出的多载波估计算法存在的速度与精度的问题,基于模糊控制理论,改进和完善了多载波信号载频估计算法.通过对多载波时隙ALOHA网络真实卫星信号的载频频点提取,验证了该改进算法的时效性.