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。     

基于全脉冲的周期信号样本提取技术

现代电子战中,传统的辐射源分选识别方法无法在密集的信号环境中快速有效地对复杂体制雷达进行分选识别,造成系统漏警。基于上述情况,提出了一种基于脉冲样本序列自提取的分选算法。这种算法利用雷达信号脉冲序列的周期性和相关性,实现对模板序列的自动提取,从而可实现全脉冲序列中小样本数或脉间规律复杂的雷达信号的分选。仿真实验表明,在全脉冲数据量级适中的情况下,该算法可以有效提取目标模板序列。     

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     

基于多参数特征的辐射源识别技术

针对复杂战场电磁环境下辐射源识别困难的问题,提出一种基于多参数特征的辐射源识别方法。介绍了辐射源辐射信号特征量的提取技术,给出了识别的原理和步骤。最后在小样本和大样本辐射源数据库的基础上,利用该识别技术进行了仿真,结果证明了基于多参数特征的辐射源识别方法的有效性和准确性,相比于传统的辐射源识别技术,该方法识别率更高,速度更快。     

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。     

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。     

基于TDOA的非同步照射辐射源定位算法

针对现有基于信号到达时差（TDOA）的定位算法难以适应辐射源信号非同步到达的定位问题,提出了一种新的非同步照射辐射源定位算法。该算法利用脉冲样本图外推各站辐射源脉冲的到达时间（TOA）序列,进而计算TDOA序列（TDOAs）,解决了非同步照射引起的TDOA计算困难问题,通过两条双曲线的渐近线交点求取初值,通过牛顿迭代法实现对辐射源位置的估计。最后给出的数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于时间序列相似性原理的雷达信号识别

从密集复杂的信号环境中分选和识别出特定雷达辐射源信号,是信号处理领域的重要内容之一。利用威胁复杂雷达信号的先验信息,引入数据挖掘领域时间序列相似性快速匹配原理及其滑窗技术,提出了一种适于复杂体制雷达信号快速匹配识别方法。实验表明,该方法识别速度快、适应环境能力强,具有良好的应用前景。     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。     

基于深度学习的雷达辐射源识别算法

为解决雷达辐射源识别中特征提取困难、低信噪比条件下识别效率低的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习智能识别算法,构建了一个CNN-LSTM网络,能实现对不同脉内调制方式雷达辐射源的端到端识别.该网络首先利用卷积层学习信号局部特征,然后将卷积层输出的结果输入长短期记忆网络,学习信号的全局特征,最...     

一种基于模糊隶属度的雷达辐射源识别新方法

在雷达辐射源识别中,一般采用隶属度来衡量知识参数和侦察参数的相似性,并以此进行识别,其难点在于隶属度函数的确定。针对这一难点,提出了一种新的脉间特征参数和脉内特征参数隶属度的计算方法,并提出了一种综合特征权值的计算方法,对雷达辐射源进行加权识别。仿真结果表明,这种方法的识别效果优于传统的识别方法。     

基于非线性器件特征的辐射源识别

为提高雷达辐射源的正确识别率以满足航空电子对抗需求,提出基于非线性器件特征的辐射源识别方法.在非线性失真分析的基础上,通过谱再生现象的观测,对非线性器件的功率级数系数进行了估计,由于不同的雷达系统设计和随机组装,因此这种特征对每一辐射源是唯一的.仿真结果表明,该特征提取方法在低信噪比环境下可以获得高的辐射源识别率,证实...     

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。     

雷达信号时差频差测量定位工程实现技术研究

针对星载时差频差无源定位系统对地海面雷达信号定位工程实现需要考虑的实际问题,对雷达信号时差频差测量关键技术进行研究.首先研究了雷达信号时差频差测量方法,然后研究了双星时差频差模糊条件并提出解模糊方法,最后,研究了长时间积累对到达频差的影响,给出随时间变化频差补偿方法.