大口径标准黑体辐射源

介绍了一种新型的大口径热管黑体,可以作为各种红外成像系统的光源,并就其结构组成、系统设计、系统关键技术以及所采用的技术措施、作了详细的说明和分析.     

基于对称Holder系数的雷达辐射源信号特征分析

文章基于Holder系数,提出了一种改进的雷达辐射源信号脉内特征提取方法,称之为对称Holder系数法。给出了对称Holder系数的定义,描述了基于对称Holder系数的特征提取算法。可以看出对称Holder系数法包含了相像系数法,后者只是前者的一种特例,且该方法相对于Holder系数法,其复杂度将减少一半。文中选择了6种典型的雷达辐射源信号进行特征提取和分类识别实验。实验结果表明,对称Holder系数在取不同类型时均获得了很好的正确识别率,并且当对称Holder系数所选取的类型不为相像系数时,可以获得更高正确识别率。     

GNSS外辐射源雷达低慢小目标探测概率

尽管全球导航卫星系统(GNSS)外辐射源雷达具有信号源广泛、覆盖率高、容易进行时间同步等特点，受到了国内外研究机构的广泛关注，但由于卫星位置变化和单颗卫星的目标探测性能有限，难以满足实际探测需求。根据几何构型给出GNSS外辐射源雷达双基地角计算方式，仿真研究双基地角与目标雷达散射截面积(RCS)的关系，分析探测时间与目标最大探测距离的关系，得到目标探测概率的理论表达式，并据此评估基于GPS L5信号的外辐射源雷达在单星、多源融合及前后向协同探测模式的目标探测概率。仿真结果表明：单星前向和后向探测模式的有效探测时间覆盖率不足1%，采用前后向协同及多源融合的探测方式，可有效提升GNSS外辐射源雷达的目标探测性能至25%；通过采用连续扫描检测的方式实时改变接收天线的照射方向进行目标探测，在前后向协同的多源融合探测模式下，有效探测时间覆盖率达到98.96%，基本满足全天时有效探测需求。     

一种新的基于信号导频的射频指纹识别方法

现有基于深度学习的射频指纹识别技术大多采用原始数据样本作为网络输入，未考虑信号携带内容对分类结果产生的影响，网络结构相对单一。为此，针将信号导频部分作为网络输入展开了研究，提出了一种新的导频提取算法，对10个ADALM-PLUTO软件定义无线电设备(SDR)辐射出的信号提取其导频，并建立了3种不同距离条件下的导频数据集。提出将Inception网络结构用于射频指纹识别，在10 m无线传输距离下达到了98.58%的分类精度，相较于现有基于AlexNet网络改进的卷积神经网络(CNN)，分类精度有所提升。      

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。