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。     

星载非均匀稀布阵高精度测向性能分析

基于微小卫星的侦察与无源定位技术是目前各国广泛研究的问题之一。为了克服有效载荷的限制，寻求适于星载的接收阵列形式，文中针对两种非均匀间距L型稀布阵，采用二维MUSIC算法分析了阵列对地面辐射源的测向性能，并与等间距及同孔径的均匀L阵进行了比较，利用Matlab编程，给出了仿真结果。理论分析和仿真结果表明，本文考虑的非均匀间距阵稀布L阵能够实现对地面辐射源的高精度测向，测向性能明显优于同孔径（等间距）阵。     

基于结构特征的弹道目标雷达识别技术

弹道目标的结构特征反映了目标的本质属性,是识别真假目标最直观的特征之一。分析了弹道目标的结构特征差异,系统归纳了基于结构特征的弹道目标雷达识别方法。根据雷达提取结构特征所采用的信息不同,将这种识别方法分为基于RCS序列的识别方法、基于一维像的识别方法、基于二维像的识别方法以及基于极化信息的识别方法,详细阐述了这四类识别方法的物理基础及其实现途径,分析了它们各自的特点,最后展望了技术发展趋势。     

卫星通信信号识别技术研究

在民用无线电监测、感知无线电、电子对抗等领域,信号调制识别是研究的热点。分析了常用的卫星通信信号调制方式（BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、16APSK）,研究了各种调制方式的识别技术,提出了一种易于实现、识别率高的识别算法。理论分析和仿真验证均验证了该算法的有效性。     

基于FRFT的一类低截获概率雷达信号调制识别

线性调频信号、对称三角线性调频连续波信号与多相编码(Frank、P1、P2、P3与P4码)信号是一类具有线性调频特性的低截获概率雷达信号.为了识别这类信号的调制方式,分析了它们各自的时频分布特征,以及它们在分数阶Fourier域内的频谱分布特征.根据上述三种信号各自在参数(U,P)平面上的能量尖峰的分布特点,给出一种基...     

非线性三维自适应模糊变结构制导规律的研究

在三维球坐标系下建立了导弹与目标的相对运动模型,针对大机动目标提出了一种 基于零化导弹与目标视线角速度的三维自适应模糊变结构末制导律。所设计的制导律通过模 糊系统对非线性模型进行逼近,克服了模型不确 定性和外界干扰对制导系统的影响,并把目标加速度视为一类有界干扰,在线对目标加速度 的界进行估计。通过计算机数字仿真验证了导弹与目标的相对视线角速度最终趋向于零,验 证了制导规律的正确性和有效性。     

挠性卫星的自适应模糊滑模控制

将自适应模糊滑模控制应用于挠性卫星的姿态稳定控制中 ,给出了详尽的实现方法。用一个自适应模糊控制器逼近滑模控制中的等效控制 ,推导了规则参数调整的自适应率 ,确定不连续控制以保证闭环控制系统的稳定性 ,用另一个模糊控制器光滑不连续控制以抑制抖振。仿真结果表明 ,该方法实现了较高精度的卫星姿态控制。     

多变量线性时变系统的特征模型及自适应模糊控制方法

对于阶数及参数未知的高阶系统，如何设计一个工程上易于实现的低阶控制器，以实现有效的高性能控制，这是目前航天等领域亟待解决的问题。该文采用将对象特征和控制性能要求相结合的方法，对多输入一多输出高阶线性时变系统和一类非线性时变系统从理论上详细推导出了其特征模型，在此基础上设计了基于特征模型的稳定的自适应模糊广义预测控制方案。由于控制结构中使用了分层模糊系统，从而减少了模糊规则数目。通过对一个挠性航天器控制的仿真实验验证了所给方法的有效性。     

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。