雷达信号脉内特征的小波分析

提出利用小波分析的方法分析雷达信号脉内特征，介绍了小波变换的方法并分析了利用小波变换的方法分析雷达信号脉内特征的可行性。对几种雷达信号进行了小波变换的模拟分析。结果表明，小波变换是分析雷达信号脉内特征的有力工具。     

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。     

基于神经网络的时频域雷达信号调制参数估计

针对常规时频分析方法对多分量雷达信号分析的不足,提出一种基于神经网络的时频域多分量雷达信号调制参数估计新方法.把多分量雷达信号的时频分布作为灰度图像,通过神经网络训练得到高分辨率时频平面图,然后在时频域实现雷达信号各分量的调制参数估计,相对于时频重排等方法,其对时频分布的处理不需要关于各分量信号的先验知识.仿真实验表明,该方法在得到比时频重排方法更高分辨率时频图的基础上,能够较准确地估计各分量雷达信号调制参数.     

基于高斯chirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法研究

根据时频分布性质,针对雷达目标的特征提取与分类识别问题,提出了一种基于高斯c hirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法。首先分析了各种不变矩, 总结了它们各自的应用特点;接着把雷达信号和其时频分布图的不变矩特征结合起来分析了 目标的各种行为对时频分布图不变矩的影响,然后对提取时频分布图不变矩的算法进行了详 细的研究,识别仿真结果表明,利用信号参数自适应时频分布图像的不变矩特征进行雷达目 标识别是一个卓有成效的方法,该方法充分利用了雷达目标的散射信息,具有较高的识别率 。     

强线性调频干扰下雷达目标的识别方法

分析了由强弱两信号组成的混合信号的瞬时频率的特点 ,基于Morlet小波的性质 ,提出了一种强线性调频 (LFM )干扰下的雷达目标识别方法。通过LFM干扰信号的调频指数 ,进行相位补偿 ,抑制LFM信号 ,然后对隔离LFM信号后的信号进行时频分析 ,实现目标识别。模拟结果表明 ,此方法是可行的。     

两个线性调频干扰源的识别方法

构建了两个线性调频干扰源通过雷达接收机的干扰信号模型 ,根据小波变换的性质 ,提出了一种两个线性调频干扰源的分选方法。对两个线性调频混合信号进行小波变换 ,然后由信号的三维时 -频图及其在时频坐标下的等高线分选两个干扰源。模拟结果表明 ,此方法是可行的     

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.     

雷达信号脉内调制特征的时频分析

以线性调频与非线性调频信号为例 ,对雷达信号的脉内调制特征进行了时频分析。首先 ,通过求取解析信号的瞬时相位微商的方式得到信号的瞬时频率 ;然后引出Wigner分布和小波变换的方法 ,对信号进行分析 ,从而得到了调频信号的时频分布 ;最后 ,对这三种方法作了分析比较 ,指出小波变换方法是进行雷达信号脉内特征分析的有力工具     

一种雷达信号脉内调制特征分析方法

以单载频、线性调频、BPSK和FSK信号为例,通过提取信号的瞬时相位,对雷达信号的脉内调制特征进行了分析。首先介绍了信号瞬时相位的提取方法,然后通过瞬时相位微商得到信号的瞬时频率,接着引出了一种基于最小二乘算法的调制类型识别方法,最后对这种方法进行了仿真分析。仿真表明,相位测频法是一种有效的雷达信号调制特征分析工具。     

基于时频图像形态学的雷达信号IF估计

针对低信噪比下雷达信号的IF估计,提出一种将时频分析和图像处理相结合的估计方法.首先通过时频变换将一维信号转化为二维时频图像;然后采用形态学方法去除时频图像上的噪声点和毛刺,并将其骨骼化;最后采用图像处理中标注连接分量的方法,区分出不同分量的雷达信号以及噪声分量,并通过统计信号分量的行索引和列索引估计出信号的IF.对SFM、LFM和FSK信号的IF估计进行了仿真分析,实验结果表明该方法能够在较低信噪比下有效地估计出信号的IF,同时也适用于多分量信号.     

基于循环互相关的窄带回波多普勒频移估计

针对雷达窄带回波信号的循环互相关估计多普勒频移问题进行了研究。利用信号循环平稳特性,分析了存在多普勒频移条件下雷达窄带回波信号的循环统计特性,在此基础上提出了基于循环互相关变换的多普勒频移估计算法,该方法能有效地估计多普勒频移参数。最后利用计算机进行了仿真实验,验证了该算法的有效性。     

时频图像局部二值模式特征在雷达信号分类识别中的应用

针对低信噪比下雷达辐射源信号的分类识别,提出了一种将时频分析与图像处理相结合的特征提取和识别方法.该方法首先对雷达信号进行时频变换,将得到的时频分布转化为灰度图像;然后运用图像处理方法对时频图像进行增强和去噪;最后提取局部二值模式纹理特征描述子作为信号的识别特征,并采用支持向量机分类器实现信号的分类识别.文中针对12种常见雷达信号进行了仿真,结果表明该方法在较低的信噪比下仍能获得较为满意的识别率,当SNR=0dB时,信号的平均识别率能达到95.35％.所提出方法能有效降低噪声对分类识别的影响,同时对于时频图像相近的信号也有较好的识别效果,表明了该方法的有效性.     

编队目标架次的识别

分析了编队目标间距引起的目标间多普勒频率的差别以及多普勒频率的变化规律 ,利用Morlet小波变换 ,对编队目标回波进行时 -频分析 ,从回波信号的三维时频图在二维时频坐标下的等高线上识别目标架次。通过实验结果可以看出 ,此方法是可行的、有效的     

雷达诱饵干扰对单脉冲雷达测角输出随机性的影响

首先对有源雷达诱饵干扰环境下雷达导引头所接收信号进行了数学建模,然后采用数字仿真的方法分析了两干扰点源的相对信号幅度、相位差及多普勒频差对被干扰雷达导引头诱偏方向的影响.初步分析结果表明:雷达诱饵干扰将导致雷达导引头的测角输出具有随机性.其随机性和干扰信号与目标回波间的相对信号幅度、相位差及多普勒频差均有关.由于雷达诱饵位于雷达导引头被诱偏的角度范围内,雷达诱饵被命中的概率应当是存在的.     

一种低轨双星雷达信号无模糊频差估计算法

针对低轨双星组合接收低脉冲重复频率(LPRF)雷达信号的频差(DFO)估计存在模糊的问题,提出一种基于时差差分的频差无模糊高精度估计算法,该算法通过对高精度的时差测量值进行中心差分获得无模糊的频差估值。仿真结果表明,新算法能对PRF低至300 Hz的雷达信号进行无模糊的频差估计,估计精度在信噪比高于15 dB时逼近克拉美劳下界,可有效扩大低轨双星时/频差定位系统对LPRF信号的适用范围。     

雷达信号时差频差定位关键技术研究

雷达信号时差频差定位是当前电子战领域内的热点研究课题.对其中的关键技术进行分析研究,重点讨论频差精确测量方法,对工程实现的有关问题做了初步分析,并提出了可能的解决途径.     

雷达脉冲串信号频差估计性能研究

探讨了基于互相关法的雷达脉冲串信号频差估计性能.初步结论是:(1)对占空比不小于2%、持续时间为10ms左右的雷达脉冲串信号,只要其信噪比优于12dB,互相关法可以达到1Hz量级的频差估计性能;(2)提高采样频率可在更低的信噪比条件下或对更小占空比的雷达脉冲串信号实现同等精度的频差估计.     

一种基于微多普勒特征的海面角反射器干扰鉴别方法

角反射器是海面舰船对抗反舰导弹的一种重要的无源干扰。本文以漂浮式角反射器干扰和舰船为研究对象,根据耐波性理论,建立了海面目标的微动模型,并分析了它们的微动特征。采用散射中心模型,推导了海面目标横摇运动引入的雷达微多普勒信号模型,利用时频分析方法和一阶矩方法,提取了目标回波的瞬时多普勒和微多普勒。通过定义目标雷达回波的微多普勒主频率特征实现了角反射器干扰的有效鉴别。仿真计算表明,在信噪比大于0dB的条件下,角反射器干扰的正确鉴别率大于95%。     

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.     

DRFM移频干扰对LFM脉冲压缩雷达的影响及对策研究

DRFM移频干扰是针对LFM脉冲压缩雷达等一些新体制雷达所提出的新型干扰技术,其干扰信号与雷达发射信号具备较强的相干性、干扰样式的多样性及灵活性,导致雷达难以利用现有的抗干扰技术进行反干扰。此文从分析干扰信号与目标回波信号参数的不同之处入手,提取出真实目标回波信息,较好地实现了抗移频干扰。