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神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究 总被引:6,自引:0,他引:6
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。 相似文献
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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。 相似文献
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对相对运动辐射源实施单站被动定位是一个重要的课题 ,有极广泛地应用前景。提出了一种新方法 ,并对其进行了理论探讨。该方法可单站被动测定辐射源的工作频率、运动速度和航向以及相对距离和相对方向 (可实现瞬时测向 ) ,并应用于任何波辐射 (从声波、电磁波到光波 )的场合。测量系统结构简单、易于实现 相似文献
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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... 相似文献
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应用多属性决策的威胁等级判断方法 总被引:13,自引:0,他引:13
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。 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于RS码的跳频码序列的编写方法 总被引:3,自引:0,他引:3
跳频通信技术是一种重要的抗干扰通信技术 ,跳频图案的设计是跳频通信中的一项关键技术。在介绍几种跳频码序列的主要性能之后 ,重点阐述了 RS码作为跳频码序列的编码方法及其优良性能 ,举例说明了 (2 1 0 - 1,2 ) RS码的具体编写方法 ,该方法已在某工程中得到应用 相似文献
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为提高复杂电磁环境中辐射源信号的生成效率和逼真度,提出了一种基于仿真软件驱动实际信号生成的辐射源信号产生方法.首先,通过M atlab仿真计算得到任意辐射源信号(以辐射源信号中的LFM信号为例);其次,利用LabVIEW设计出相应的I/Q信号读取及发射单元;最后,经任意波形信号发生器生成射频信号.试验表明,利用计算机软件仿真出的辐射源信号与实际生成的射频信号相一致,该方法为实现快速仿真生成任意辐射源信号及其可视化研究提供了技术支持,独立的读取单元减少了系统内存的占用,具有一定的工程实践意义. 相似文献