密集信号环境下分选参差雷达脉冲的新方法

在密集信号环境下,雷达信号参差类型的判定以及参差雷达信号分选一直是雷达信号处理的一个难题.研究了在密集信号环境下PRI参差判定门限的设计方法,在此基础上,提出了PRI参差雷达脉冲分选的新方法.仿真试验表明,该方法是切实可行的.     

一种基于余数周期的 PRI精确估计算法

针对传统脉冲重复间隔（PRI）分选算法在估计PRI方面存在的不足,提出了一种对PRI周期信号的周期进行精确估计的算法。该算法首先从待分选脉冲序列中提取出属于一部雷达的脉冲样本,然后利用同余方程的余数周期性质对该雷达脉冲序列的PRI进行精确的估计。相对于传统的PRI估计算法,该算法有效地消除了TOA量化误差对PRI估计造成的影响,可以精确地估计出雷达脉冲序列的准确 PRI数值,从而能够更好地满足信号分选算法的处理需求。理论推导及仿真实验均表明了该算法的有效性。     

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...     

运动阵列非重叠孔径扩展算法

现有线阵列被动合成阵列算法无法满足非连续信号和非均匀线阵列的处理需要,难以被直接用来提高运动线阵列对时域重叠脉冲信号的空间分辨能力.针对这一问题,本文提出一种能够同时满足对非连续信号和非均匀线阵列处理需求的运动阵列非重叠孔径扩展算法.该算法首先通过二维MUSIC算法估计运动阵列的“相位校正因子”,进而完成阵列孔径扩展实现对多个时域重叠信号的高分辨方向估计.通过仿真研究可知:小孔径运动阵列利用本算法在不牺牲方向估计精度的条件下,可以有效提高对多信号的分辨能力,且具有较好的低信噪比适应能力.     

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。     

一种高距离分辨低截获概率雷达信号性能分析

首先分析步进频率雷达信号实现高分辨率的优缺点,在此基础上设计了一种改进的步进频率信号-参差脉冲重复间隔步进频率信号,然后分析了该信号的处理过程.与步进频率信号在高速目标下成像失真相比,参差脉冲重复间隔步进频率信号的多普勒性能有了很明显的改善.最后分析了参差脉冲重复间隔步进频率信号的低截获概率特性.     

一种基于TOA差值矩阵的雷达信号分选方法

由于几种经典的雷达信号分选方法在复杂的电磁环境下分别存在各自的缺陷,很难正确分选出全部目标信号,且伴有较高的虚警和漏警概率,因此提出一种新的基于脉冲到达时间(TOA)差值矩阵的信号分选方法,PRI的模式搜索与脉冲匹配过程均在该差值矩阵上完成.实验结果表明,该方法能够适应复杂的雷达信号环境,并且具有较高的脉冲分选正确率,以及较低的虚警和漏警概率.     

一种改进的频率步进雷达信号性能分析

在分析目标运动对频率步进信号一维距离像影响的基础上,提出了一种改进的频率步进信号,即参差脉冲重复间隔频率步进信号,研究了这种信号的数学模型和处理方法。理论分析和仿真结果表明,与频率步进信号相比,参差脉冲重复间隔频率步进信号的多普勒性能有了很明显的改善,一维距离像不会随目标的运动而产生失真。另外,根据参差脉冲重复间隔频率步进信号的特点,提出了利用距离微分法实现速度粗补偿和利用脉组误差函数法实现速度精补偿的方法和步骤,仿真结果证明,这两种方法是有效、稳健、可靠的。     

侦收多普勒雷达信号的分析处理

论述了侦收多普勒雷达信号的基本特征，并提出测定高速运动载体雷达信号多普勒频率的方法，指出了雷达波束照射宽度内各位置上存在着多普勒频率的差异。讨论了脉冲多普勒雷达信号的视频特征，并对该雷达信号脉组内的脉冲重复间隔参差和脉冲系列随信号波束扫描调幅提出了处理方法。     

脉冲串信号的时差和频差估计新方法

针对脉冲串信号的互模糊函数多峰特性以及时差频差估计运算量大的问题,提出一种时差和频差联合估计新方法。该方法首先基于信号频差与时差变化率的关系,利用时差序列引导互模糊函数的时差频差搜索范围,然后利用脉冲串信号的时域稀疏特性改进了基于互模糊函数的时差频差估计方法。理论和仿真分析表明,该算法可有效抑制频差模糊,并在估计精度损失不大的前提下有效降低运算量。     

基于多段差频正弦信号频谱相关的频率估计算法

针对多段差频正弦信号提出一种基于频谱相关的频率估计算法,用以提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度,扩展多段信号融合法的适用范围.首先,设计差频修正矩阵消除各段信号频率不等对频谱融合的影响,使同频化处理后的多段差频正弦信号频谱等同于多段同频正弦信号频谱;其次,构造加权因子消除各段信号相位不连续对频谱分析的影响,使得到的最优加权积累频谱近似于与多段差频正弦信号长度相等的相位连续信号频谱;然后,通过对最优加权积累频谱和多段差频正弦信号累加频谱的相关处理,抑制虚假谱峰和噪声干扰.最后,峰值搜索频谱相关谱,实现频率的精确估计.实验表明与现有算法相比,本文算法估计精度高、抗噪性好、普适性好,特别在低信噪比、短时时宽下性能优良.     

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。     

基于脉冲星联合定位模型的TOA预测模型误差修正算法

为提高脉冲星导航定位精度,修正脉冲信号到达时间的预测误差,文章提出一种基于多航天器联合观测数据的脉冲到达时间预测模型误差修正算法。该算法利用航天器和基准站之间的联合观测数据,通过相关运算测量脉冲到达时间差;通过数学推导得出航天器与基准站之间的位置关系与脉冲到达时间预测模型的关系;利用扩展卡尔曼滤波算法融合多颗不同辐射方向的脉冲星的脉冲到达时间差,实时在线修正预测模型参数误差。仿真实验结果表明,当观测时间超过100秒时,该方法可抑制脉冲信号到达时间预测模型的漂移误差。该方法可用于基于脉冲星的深空探测器自主导航系统,提高导航定位精度和脉冲信号到达时间预测精度。     

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。     

基于合成特征参数的雷达信号聚类分析

针对截获的雷达辐射源脉冲数据提出了一种基于特征参数合成的聚类算法。算法利用全脉冲数据的特征参数,通过对每一个特征参数的分选计算出该参数的加权系数。通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,并利用合成参数对脉冲进行聚类。仿真试验表明该算法能够实现对信号的聚类分选,采用编码的方式有利于降低噪声的影响。     

适用于DSP并行处理的高效PRI变换算法

PRI变换可以有效地用于以TOA参数为标准的PDW分选算法,然而该变换比较复杂,需要消耗大量时间,因此其应用受到限制.通过改变传统PRI变换的运算过程,提出了新的PRI变换算法,可以在很大程度上提高运算速度,而且适用于DSP并行处理,并且不影响其运算精度.通过理论分析和工程实践,验证了这种算法的高效性.     

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。     

基于频域时域相结合的医学图像配准算法

医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点,对于临床诊断和治疗有重要意义。为解决存在平移变换和旋转变换的两幅刚性医学图像的配准问题,结合图像信号傅里叶变换的平移特性和旋转特性,提出了一种基于频域与时域相结合的医学图像配准算法。该算法将旋转调整和平移调整分而治之,首先以图像信号的幅度谱互相关确定旋转参数,再以图像的时域体素互相关确定平移参数。将该算法用于对核医学图像配准及多模态医学图像配准实验,结果表明该算法是一种速度快、精度高、鲁棒性好的医学图像配准方法。