利用瞬时频率提取雷达辐射源特征的新算法

介绍了一种新的雷达辐射源特征提取算法,该算法首先通过伪维纳分布寻找一个随时间变化的最佳窗,基于该窗精确估计信号的瞬时频率,从瞬时频率估计中,可以识别出相位编码信号,然后对于不同的编码类型,利用所估计的瞬时频率,提取瞬时频率的自相关的主瓣峰值和最大旁瓣值的比值作为识别特征.仿真实验证明该算法提取的特征值可有效识别不同体制的雷达信号.     

基于相位重构的相位编码信号脉内特征分析

基于希尔伯特变换,提出了一种相位编码信号相位无模糊重构的脉内特征分析方法。该方法一方面利用魏格纳-威利变换对信号进行降噪处理,改善了在低信噪比下相位编码信号脉内特征识别和提取能力;另一方面对重构相位进行多阶差分处理来提高识别精度。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

LFM-BPSK复合调制信号识别和参数估计

雷达信号脉内调制方式识别是电子对抗的重要内容。从工程应用的角度,对滤波后的复信号利用改进的相位展开算法,计算瞬时相位、瞬时频率。判断频率跳变点的个数,对时-频曲线进行拟合,根据拟合的参数和信号的时宽带宽积确定信号是否为线性调频-二相编码复合调制信号。再对正确识别的信号进行参数估计,接着重构原线性调频信号,共轭相乘得到基带相位编码信号。最后采用小波变换法提取码速率。仿真结果表明,该算法有很好的识别率和参数估计精度。     

基于射频指纹的测控地面站身份识别方法

卫星测控信道具有开放性特点,第三方容易截获测控信号,并通过特定信号分析手段获得通信编码体制甚至密钥,严重危害测控安全.为增强卫星的测控安全性,提出了一种基于射频指纹的测控地面站身份识别方法,即提取测控信号的射频指纹来验证测控指令是否来自于合法用户.使用卷积神经网络从21台发射机的变功率信号中识别特定发射机,识别精度高达...     

基于相位差分算法的多相编码信号实时脉内识别技术

为解决多相编码信号识别的难题,提出一种基于相位差分算法的脉内识别方法.首先研究相位差分的原理,提出一种改进的相位解模糊方法.然后基于多相编码信号相位跳变峰的成组和递增/递减特征,提出了一种工程可实现的多相编码信号的实时识别方法.仿真结果表明,算法在3dB信噪比下对常规、线调、BPSK、QPSK信号的识别概率大于90％;而在10dB信噪比下对多相编码信号能达到90％以上的识别概率.     

基于小波变换的固体火箭发动机深层界面超声回波信号分析

针对固体火箭发动机多层粘接结构中的超声检测回波信号严重混迭及难以分辨的问题,提出对回波信号进行小波变换,提取小波变换后各个频段的能谱作为特征,为多层粘接结构中深层界面的粘接缺陷分析及识别提供依据。实验结果表明,超声回波信号分析方法可有效提取出固体发动机多层粘接结构中的深层界面信号特征,并能将缺陷识别、定位。     

基带PSK信号的编码规律恢复算法研究

针对基带PSK信号相位抗噪能力弱的特点,通过提高相位的直流分量,采用带通滤波和高阶差分的方法,在信噪比较低的情况下提取到信号的突变信息,实现了编码规律的恢复。理论分析了算法的实现过程,并进行了仿真试验,仿真结果表明,该算法在较低信噪下可以实现基带PSK信号的编码规律恢复。     

液体火箭发动机振动故障特征信号提取方法

液体火箭发动机试验是一项高成本、高风险的工程,由于设计缺陷、零件加工误差、工作过程及机械连接结构的影响,导致试验过程发动机大振动现象的发生。基于发动机振动信号分析的状态监测与故障诊断方法是提高发动机可靠性和降低试验成本的重要手段。在给出液体火箭发动机振动故障诊断数学模型的基础上,详细介绍了发动机试验过程中7种特征信号提取方法,即:振幅特征提取、功率谱特征提取、频谱分析(谐频识别和边频识别)、突频特征提取、状态特征提取、小波特征提取和高阶谱特征提取,并结合发动机实际故障诊断方案,给出了发动机特征信号提取算法应用实例,通过发动机热试车验证了液体火箭发动机振动故障诊断的特征信号提取方法的正确性。     

基于YOLOv6框架实现典型通信信号调制快速识别方法

随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6（目标检测模型）网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。     

基于图象矩描述和线性规划的雷达图象特征提取与目标识别

本文首先分析了雷达目标散射信号特征，在此基础上，根据雷达图象的特点，采用矩描述方法提取二维雷达图象特征；然后，通过线性规划训练识别。最后，分析了不同雷达散射信号与建库，识别的关系。     

基于ZAM分布的伪码调相与正弦调频复合引信信号特征参数提取技术

伪码调相与正弦调频引信信号特征参数提取是对该引信进行有效欺骗性干扰的前提。 为提取特征参数,提出了基于ZAM分布的信号特征参数提取方法。首先对侦察的复合引信信 号进行ZAM变换,将ZAM分布图进行投影获得负尖峰位值,通过搜索最小时间间隔提取伪码特 征参数,利用峰值跟踪曲线提取正弦调频信号的特征参数。仿真分析表明,该方法能有效提 取复合引信信号的所有特征参数。     

基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法

旋转运动是航天领域中最为常见的微运动,如卫星天线转动、弹道导弹自旋运动等。旋转目标的微多普勒特征对雷达目标识别具有重大影响。针对旋转目标不同散射点的微多普勒频率相互重叠、难以提取的问题,提出了基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法。由点散射模型得到旋转目标的微多普勒信号解析形式。考虑到旋转目标微多普勒信号具有正弦频率调制特征,构造了基于正弦模型的参数化解调算子,优化微多普勒频率参数,使解调信号在载波频率处的频谱值达到最大。为了估计多个散射点的微多普勒频率参数,提出了参数迭代估计方法,在每次迭代中只估计当前最强散射点的微多普勒参数,将相应信号分量从原始信号中剔除,消除对后续分量估计结果的影响。仿真和实验结果表明:基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法与传统时频峰值检测方法相比,能更精确地提取相互交叉的旋转目标微多普勒频率,为最终实现雷达空间目标识别提供了理论基础,能应用于卫星天线、弹道导弹等目标的监测、识别。     

基于特征提取与统计的信号类型识别

针对空间电子对抗领域的截获信号类型识别问题,提出了一种基于特征提取与统计的非合作信号类型识别方法。首先,通过对瞬时频率和复包络模值特征进行统计,实现了信号类型的粗分类,接着,基于细微特征提取和比对,实现了信号类型的精确识别。仿真结果表明,当处理器输入信噪比高于11dB时,所提方法对8类信号的正确识别概率均超过90%。本方法处理复杂度较低,易于星上工程实现。     

一种改进的Link16信号的频率估计算法

针对Link16信号的特点,可采用类似雷达脉冲参数估计的方法测量信号的特征参数。由于受MSK调制信号中符号0和1不平衡的影响,此方法对Link16信号载频和频偏的估计具有很大的偏差。为此提出了一种改进的载频和频偏估计的方法。仿真实验表明,这种改进的算法具有更高的参数估计精度。     

构件裂纹缺陷的超声识别

将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。     

基于有源编码转发器的SAR辐射定标精度研究

在基于移相器的有源编码转发器设计方案基础上,重点对由移相器精度导致的方位信号编码误差进行了深入研究.提出了方位信号最大频率偏移误差的成对回波计算方法,确定了SAR辐射定标精度和移相器精度二者之间的关系.在不同成对回波信杂比条件下,进行了SAR有源编码转发信号的辐射定标成像处理和辐射定标精度测量的仿真实验,得到了有源编码转发器中移相器精度与SAR辐射定标精度间的定量关系.     

基于星座图恢复的PSK信号调制方式盲识别

针对非协作通信条件下PSK信号识别问题,提出了一种基于星座图恢复的MPSK/MDPSK信号调制方式盲识别系统.该系统不需要信号任何先验信息,星座图恢复所需的参数如载波频率、符号速率、位定时信息均从接收序列中估计得到,同时,在系统中采用相位差分的方法以消除由载波估计偏差引起的星座图扩散.提出并定义信号隶属度函数,该函数利用星座图盲聚类得到的聚类中心的数目计算隶属度来实现MPSK和MDPSK信号调制方式识别.仿真表明,在AWGN信道条件下,当SNR＞11dB时,对所有信号的识别率大于90%,对于BPSK、4PSK信号在SNR＞6dB时识别率达到100%,证明了该算法的有效性.     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。