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。     

基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法研究

针对现有聚类算法在分选过程中存在辐射源定位和脉冲划分的困难，提出了基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法。使用网格统计的方法对脉冲列分布密度进行量化，再借鉴图像分割算法，将量化的网格矩阵划分连通区域。基于峰值检测和梯度下降的原则扩展连通区域，通过边缘检测得到最终聚类结果。仿真结果表明，该算法能保证更多的聚类脉冲列参与参数分选，提高辐射源识别率。     

基于聚类分析的雷达信号分选研究

基于聚类分析的方法是近年来用于雷达信号分选的研究热点之一。首先从聚类算法自身的特点出发,对雷达信号分选的参数选取进行了讨论,在此基础上分析了聚类算法中距离测度及其参数权重对聚类结果的影响。通过仿真试验,对聚类分析在雷达信号分选中的应用方式进行了探讨,并提出了一种改进的基于K-Means聚类的DOA单参数聚类方法,通过仿真结果验证了其应用于预分选的可行性。     

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。     

应用聚类方法的多卫星无源时差定位算法

为了提高卫星定位系统的容错能力和鲁棒性,应用聚类方法提出了一种适用于多卫星的无源定位算法。依据三站时差定位原理,将每3颗卫星编成一组,用每组中的卫星分别对地面目标进行三站时差定位;再利用聚类方法融合估计目标的位置。仿真结果表明,此算法定位精度及稳定性优于传统的三站时差定位法和最小二乘法,可减少信息的不确定性,有助于提高系统的定位效果。     

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。     

高精度天基多星时差无源定位算法研究

天基多星时差无源定位系统具有定位精度高、单星设备量小等优点,军事民用前景广阔。分析天基多星时差无源定位的原理,提出基于最大似然估计的定位算法,给出定位精度,并进行计算机仿真,验证了算法的有效性。该算法具有较高的工程应用价值。     

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.     

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.     

数字相关法测时差的工程实现

时差测量精度是定位技术的关键指标。传统模拟法的时差测量精度随输入信号的沿宽加大而变坏(相同信噪比),当信号沿宽达到1500ns时,其时差测量精度已不能满足定位系统的要求。而数字相关法能适应不同沿宽的雷达信号时差的高精度测量。介绍了利用A/D、DSP和FPGA等器件搭建的硬件系统来实现数字相关法时差测量的方法。重点讨论了A/D采样模式、数字滤波、相关算法简化、插值技术及最终数据的统计处理。该方法具有一定的普遍适用性。     

基于改进的支持向量聚类的雷达信号分选

基于支持向量聚类,提出一种新的针对未知雷达辐射源信号分选的算法.该方法在原有支持向量的基础上,在聚类标识阶段通过用支持向量点代替原来的全部样本点来进行聚类分配,减少了关联矩阵的规模,从而有效节省了聚类分配的时间,提高了运行速度.同时结合合并同类聚类中心算法有效缓解了核函数的参数q对聚类结果的影响,使得聚类精度有了一定的...     

基于宽带信号的高精度时差估计算法

时差估计精度直接影响测向精度,传统时差估计算法受到采样时间间隔和解模糊算法的限制,无法进一步提高精度。对于宽带信号,通过时－频关系将时差估计转换为频率估计,继而采用基于时差搜索的离散傅里叶变换算法进行时差估计,其估计精度不受采样时间间隔的限制,能够适应较低信噪比。该算法运算简单,适于工程实现,可以实时进行处理。仿真结果表明,在一定的带宽条件下,该算法能达到较高的测向精度。     

多站时差定位关键技术研究

提出一种基于机动平台的电子侦察目标精确定位方法,利用多站观测获得雷达辐射源时差信息,通过定位跟踪算法实现目标位置精确估计。该方法具有较大的灵活性,适用于任意机动观测平台,且可方便地推广应用于更多机动平台组网观测,以提高侦察定位精度和稳健性。分析了精确时差测量、辐射源定位跟踪等关键技术,并进行了性能分析仿真。     

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...     

基于宽带模糊函数的时差时间尺度联合估计

针对双站无源定位系统中的时差频差测量问题,从时差频差产生的根本原因入手,研究了利用宽带模糊函数对宽带雷达信号进行时差时间尺度联合估计的快速算法。仿真验证了算法的性能。结果表明,针对宽带信号,该算法有良好的时差时间尺度估计性能。     

一种数据残缺时的三星时差定位目标跟踪算法

三星座时差定位是一个非线性定位问题,利用定位点进行跟踪得到目标航迹的方法具有一定的局限性。给出了能够适应大量时差数据残缺情况的基于EKF的目标航迹跟踪算法,仿真分析表明该算法在大量时差数据残缺时具有比前者更好的性能,有效地解决了工程问题。     

基于遗传算法的空间时差定位星座设计

针对三星时差测量定位系统,基于高精度的WGS-84地球模型,分析了定位算法的位置精度衰减因子(PDOP).综合考虑覆盖范围、定位精度以及星座发射能力等因素,提出了一种基于遗传算法的星座设计方法.该方法基于进化论,使用概率搜索方式,能更好的进行星座优化.通过仿真实验验证了所设计的星座的适应性是已有文献中星座的2倍以上,能够有效进行空间时差定位.     

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。     

基于多时刻时差的三星时差定位跟踪算法

对于高海拔目标,引入地球椭球模型会产生很大的系统误差,三星座时差定位算法只能采用两路时差信息作为观测向量。因此,传统的时差定位方法具有一定的局限性。提出了一种利用不同时刻时差信息的三星座时差滤波算法,利用不敏卡尔曼滤波(UKF)对不同时刻时差信息进行滤波估计静止目标位置。仿真表明该滤波方法相对于三星座时差滤波算法来说跟踪性能更好。