雷达信号交互式分选方法

雷达信号分选指从混叠雷达信号数据中分选出属于各单部雷达辐射源发射的雷达信号.随着雷达技术快速发展,雷达核心属性分布不均、重叠度高、变换复杂,而且数据采集过程不稳定,导致传统自动化分选方法准确率不高.文中介绍了一种自动化分选和交互式分选结合的雷达信号监控数据可视分析方法;提出了一种改进的雷达信号自动化分选方法,结合核密度估计、密度聚类和排列熵技术对数据进行分区式聚类和量化结果评价;设计了一个可视分析原型系统,提供了可协同分析的多可视化视图和简单易用的交互手段,以直观地展示雷达信号分布情况和自动化分选结果,帮助用户参与整个信号分选过程.     

基于新型RBF网络的雷达信号分选识别方法

提出了一种基于径向基函数 (RBF)网络的雷达信号分选识别方法 .这种RBF网络分选系统采用改进免疫算法设计RBF网络的隐层参数 ,可以达到较高的优化效率 ,使系统结构趋于全局最优 .在复杂雷达信号环境下的仿真实验表明 ,这种基于RBF网络的雷达分选识别系统能够有效利用输入信号资源 ,达到了较高的分选精度.     

基于PRI参数的雷达信号抗分选分析

为满足未来综合电子战的需要,在不降低信号功率的条件下,从破坏信号分选所利用的信号规律性出发,提出如何利用PRI参数变化实施信号抗分选的方法。选择基于软件的信号预处理分选方法SIDF作为抗识别效果分析工具,探寻具有抗分选效果好的雷达信号特点,为雷达反侦察研究提供新的思路。     

基于PRI谱的双门限雷达信号分选算法及其硬件平台设计

针对修正的PRI变换法无法分选重频参差雷达信号的缺点,提出了一种基于PRI谱的双门限雷达信号分选算法.该算法先对PRI谱设定双门限检测各个准PRI,再结合组合查看及序列搜索提取各个PRI.同时,构建了一种预分选、主分选结合的新型分选平台.预分选利用带有PowerPC的FPGA构架片上系统,完成对脉冲雷达信号的实时测量、AOA分类及数据存储;主分选采用DSP专职完成其他维参数的分选算法.谊分选新算法在保留抑制PRI子谐波优点的同时,对重频固定、抖动和参差的雷达脉冲信号都有较好的检测结果.视频信号源的大量测试表明,谊分选平台对普通雷达、PRI抖动和参差雷达、频率捷变雷达及一些特殊雷达均具有较好的分选能力.     

基于在线核聚类的雷达信号分选方法

提出一种变参数在线核聚类算法(OKCAP),将其应用于未知雷达辐射源信号分选中。OKCAP基于支持向量机的思想,采用核映射技术将数据映射到高维线性空间中进行处理,利用随机梯度下降法更新类的边界函数,且梯度下降步长和惩罚项参数可根据雷达信号动态调整,从而实现雷达辐射源信号的在线分选。仿真结果证明,该方法具有较快的聚类分选速度和较高的分选准确率。     

基于网格密度峰值聚类的实时雷达分选系统

雷达分选是雷达信号处理中的重要环节。为了解决从复杂电磁环境中准确分选出各个雷达信号的难题,提出一种新的基于网格密度峰值的数据流聚类算法,并将其应用于对雷达信号脉冲描述的实时聚类,从而进行雷达分选。该算法采用双重网格划分方式,解决传统基于网格的聚类算法中边界丢失的问题,并采用基于改进密度峰值的网格合并方式进行聚类避免将距离较近的类合并。仿真实验结果表明,该算法可以用于实时雷达分选,很好地处理了重叠严重的雷达信号,有较高的准确度和抗干扰能力。     

一种新的未知雷达辐射源聚类分选方法

未知雷达信号的分选一直是雷达对抗情报处理中的难题。因此,提出了一种新的基于数据势场聚类的未知雷达信号分选方法。该方法无需预先指定分类数,利用信号参数之间的关联性自动进行聚类,以此达到分选的效果。同时方法适宜于处理大量数据,对噪声影响不敏感,无需先验知识支撑。最后,通过计算机仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

UML及其在雷达信号分选系统分析建模中的应用

UML作为软件工程领域的标准建模语言得到了业界的广泛支持,并日渐成为系统分析中的一种标准建模语言.建模就是用图表从技术层次表达系统的各个方面功能.实时统一建模代表着雷达软件设计的一个发展方向,该文介绍了UML工具并使用了UML的用例图、活动图以及类图对雷达信号发分选系统的软件设计进行了分析建模,给出了雷达信号发分选系统的软件设计的用例模型、静态模型和动态模型.     

基于PRI变换和小波变换的雷达信号分选

分析了脉冲重复间隔(PRI)变换算法和小波变换算法的基本原理,针对两种算法在雷达信号分选中的优缺点,提出了一种基于PRI变换和小波变换相结合的雷达信号综合分选方法。该方法首先利用PRI变换对雷达信号粗分选,然后应用小波变换进行细分选。仿真结果表明,在信噪比不低于10dB的条件下,该方法准确可行。     

基于高斯平滑与模糊函数等高线的雷达辐射源信号分选

雷达辐射源信号分选是电子侦察系统、威胁告警系统的关键步骤.针对现有基于模糊函数的复杂体制雷达辐射源信号分选方法信息利用率低、易受噪声影响等问题, 提出一种基于模糊函数等高线的分选新方法; 首先, 对信号的模糊函数进行高斯平滑处理并绘制其等高线作为进一步的特征提取对象; 其次, 从图像处理的角度提取正外接矩和方向角作为雷达信号分选的特征向量; 最后, 用核模糊C均值聚类算法对特征向量进行分选.仿真实验表明, 所提方法在8 dB以上的固定信噪比环境下分选6类典型信号的成功率均为100 %, 即使在0 dB环境下, 分选成功率也保持在89.04 %以上; 在0 ~ 20 dB动态信噪比环境下分选成功率达到96.36 %.实测数据验证, 所提特征提高了5种外场辐射源信号的分选效果, 可作为经典5参数的有效补充. 此外, 所提特征还具备较低的计算量, 提取单个信号特征的耗时仅为0.24 s, 具有一定的工程价值.     

基于PRI变换和小波变换的雷达信号分选

分析了脉冲重复间隔（PRI）变换算法和小渡变换算法的基本原理，针对两种算法在雷达信号分选中的优缺点，提出了一种基于PRI变换和小波变换相结合的雷达信号综合分选方法。该方法首先利用PRI变换对雷达信号粗分选，然后应用小波变换进行细分选。仿真结果表明，在信噪比不低于10dB的条件下，该方法准确可行。     

雷达侦察系统参数测量的建模与仿真

在雷达侦察系统工作过程中,对表征敌方雷达信号特征的参数进行测量是后续进行信号分选和辐射源识别的前提条件;首先介绍了相位差测频和相位干涉仪测向的基本原理,然后对常用于表征雷达信号特征的参数的测量过程建立了数学模型,最后对建立的数学模型进行了仿真验证;仿真的结果表明,建立的数学模型能够有效地模拟雷达侦察系统对雷达信号参数的测量。     

基于Wpt_6和Cr_1的雷达辐射源信号分选

针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,提出一种新的雷达辐射源信号分选算法。对接收到的未知雷达辐射源信号,首先提取其第六维小波包特征(Wpt6)和第一维相像系数(Cr1),将两者作为分类依据,并利用Kohonen神经网络实现对未知雷达辐射源的分选。计算机仿真结果表明,新方法较传统的分选方法可以获得更高的准确率。     

一种改进的DNN算法在雷达信号分选中的应用

针对深度神经网络能自动学习数据深层特征的优点进行了研究，提出一种基于深度信念网络的信号分选方法，来解决传统雷达信号分选中人工提取特征的耗时、特征冗余等问题。通过堆叠多层的深度模型对原算法进行改进，克服单一模型学习力的不足，对不同信号的本质特征进行深入学习，融合各个深度模型的后验概率进行分类决策，从而进一步提高了信号的识别率。采用改进方法对七种不同类型的雷达信号进行分选识别，并与其他信号分选方法进行对比，实验结果表明，该方法取得了更好的分类效果，展现出较强的学习数据本质特征的能力，从而验证了算法的有效性和优越性。     

基于PRI变换的雷达信号分选

雷达信号分选是电子对抗的关键技术,而脉冲重复间隔是雷达信号分选的关键参数。目前基于PR I参数提出了很多分选方法。传统的PR I变换法对脉冲重复间隔具有很高的估计精度,它克服了直方图统计法中的子谐波问题,但是它的抗抖动能力很差。该文引入的修正的PR I变换法针对传统PR I变换法的缺点,利用可变的时间起点避免了相位因子的相位差,利用重叠的PR I箱增加PR I箱宽度,有效地克服了传统PR I变换中的缺点。此外,文中还给出了相应的门限设定方法和快速的脉冲抽取算法。仿真表明,该修正的PR I变换算法对固定PR I、抖动PR I和参差PR I脉冲序列都有较好的估计效果,它是精度较高的雷达信号分选方法。     

基于多二维RBF神经网络的航空雷达信号分选

针对航空雷达信号分选中侦察装备普遍存在的信号分选实时性差,分选结果经常出现增批、漏批现象的缺点.为了提高侦察系统在复杂电磁环境下准确快速的分选出雷达辐射源信号,根据径向基(RBF)神经网络通过理想数据训练后能够对未知数据进行分类的特点,将径向基神经网络算法用于对航空雷达侦察信号的分选,在此基础上提出了一种新型多二维径向基神经网络结构,通过与BP网络、RBF网络的对比,多二维径向基神经网络的识剐率优于其它几种网络,而且其结构便于实现.通过试验结果可以得出,多二维径向基神经网络能够提高雷迭信号分选的准确率.     

盲源分离技术在气象雷达中的应用

盲源分离技术是近年来信号处理领域的热点研究课题,是根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号.本文分析盲源分离技术的FastICA算法,并提出了将其用于气象雷迭信号分选.计算机仿真表明,这种算法应用于气象雷达信号分选时可以获得很好的分离效果.     

雷达侦察数据的建模与仿真验证研究

针对雷达侦察数据是进行雷达信号分选和识别箅法研究的基础,在介绍雷达侦察设备对脉冲参数截获测量原理的基础上,分析了雷达信号的变化特征,进而提出脉宽-脉幅等参数之间的关系模型,建立雷达侦察数据中各脉冲参数和误差的数学模型,最后设计并实现雷达侦察数据仿真软件,利用非参数假设检验的方法对模型进行了仿真.仿真结果表明,模型可以较逼真的反映外场试验数据的变化特征,能够为综合电子信息系统的目标识别试验提供可靠仿真数据源.     

重频跳变雷达信号的实时分选

本文叙述了利用自适应延迟钱和RAM跟踪器实时分选重频跳变雷达信号的方法。