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.     

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.     

基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的,是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节,为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题,在深入研究粗糙集理论的基础上,将其同辐射源信号识别问题相结合,给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念,给出工基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素,能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性,具有广阔的应用前景。     

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。     

基于脉冲包络前沿波形的雷达辐射源个体识别

提出了以脉冲包络前沿波形作为辐射源的“指纹”进行雷达辐射源个体识别的思路。首先将提取出的已知雷达脉冲包络前沿波形进行统计,求出一条能代表雷达辐射源的“标准”前沿波形曲线,然后将被测雷达脉冲包络前沿波形与求出的“标准”前沿波形曲线进行相像程度比较,识别出雷达辐射源个体。理论分析和实验结果表明利用雷达脉冲包络前沿波形可以较好地进行辐射源个体识别。     

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。     

开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究

针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。     

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。     

基于联合参数建模的雷达辐射源识别方法

针对现代雷达采用复杂体制造成的不能正确识别辐射源问题,提出一种基于联合参数建模的雷达辐射源识别方法。该算法首先对辐射源进行脉冲等级和统计参数等级的联合建模,然后将联合参数模型用于识别过程中,基于特征参数的不同描述模型构建不同的识别算法,其中特征参数的联合建模思想是本方法的核心。仿真实验表明,本文方法能够实现对复杂体制雷达辐射源的建模和识别。     

雷达辐射源属性识别算法研究

针对雷达辐射源识别数据库比对法,在现有识别算法研究的基础上进行算法改进,提出基于属性测度的雷达辐射源属性识别法.仿真结果表明,该算法兼具识别准确度高和识别速度快的优点,实用性较强.     

基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取

雷达辐射源个体特征对复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义.双谱中包含了丰富的信号细微信息,如雷达辐射源的相位噪声、频率漂移等特征,且受高斯噪声和杂波影响较小,因此可以作为雷达辐射源信号的个体特征之一.但是信号双谱中包含了很多冗余信息,不利于机器进行识别处理.利用双谱对角切片对双谱特征进行优化,剔除其中无效、冗余的信息,将变换后的结果作为雷达辐射源个体特征信息.仿真实验结果验证了算法的可行性.     

雷达辐射源的序贯识别方法

针对雷达信号环境,依据已知的模板信息,提出了一种雷达辐射源序贯识别方法。通过理论推导和仿真分析验证了该算法的可行性,并与传统的统计分析识别 ［1］ 方法相比,该方法能够更充分地利用辐射源的脉冲信息,提高复杂电磁环境下的辐射源识别能力。仿真结果显示该方法的识别效果优于统计分析识别方法     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

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。     

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GA的雷达辐射源识别自学习算法研究

文章针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于GA（GeneticAlgorithm）的自学习算法,实现雷达辐射源智能识别。仿真结果表明：在使用相同的特征参数“前件”条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其他识别方法。     

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...     

基于ICA和小波脊的多辐射源调制类型识别

针对电子侦察中多个雷达辐射源信号混叠时的调制类型识别问题,利用独立分量分析将多个雷达辐射源信号进行分离,再对分离后的辐射源信号采用小波变换,提取信号时频分布的脊线,最后计算脊线特征值,通过脊线特征值来判断辐射源调制类型.仿真实验验证了该方法的正确性和有效性.     

应用多属性决策的威胁等级判断方法

威胁等级判断通常依据侦察机识别辐射源的信号参数。为了能准确地对辐射源进行威胁等级判断 ,可以利用雷达信息。根据侦察机和雷达获取目标信息时的特点 ,提出了基于多属性决策的威胁等级判断方法。     

一种基于类内聚集度和类间离散度的特征集提取方法

雷达辐射源信号识别是雷达对抗信号处理中的关键技术,特征提取和选择是其中的重要一环。由于受噪声等多种因素影响,信号最重要的特征常常难以发现,特征提取一般采用经验式的方法。为消除特征提取的主观性和提高准确识别率,给出了类内聚集度和类间离散度的定义,并提出了一种基于类内聚集度和类间离散度的特征集评价准则。基于该准则,采用特征排序选择的搜索策略,可以从雷达辐射源信号原始特征集中挑选出品质优良的特征子集,从而实现对雷达辐射源信号的准确识别。