基于数据场聚类与时差的雷达信号分选方法

针对现有多站时差分选方法无法处理失配脉冲信号导致漏警率高的问题,提出了一种基于数据场聚类与时差的雷达信号分选方法.首先对各接收站截获的雷达脉冲进行配对,完成多站时差分选;然后利用数据场剔除失配脉冲集合中的干扰脉冲,获得聚类数目和初始聚类中心;最后利用K-means算法计算脉冲到各个聚类中心的欧式距离,并将其划分到距离最...     

一种低复杂度的雷达信号分选方法

针对现有支持向量聚类算法在雷达信号分选应用中复杂度高、用传统有效性指标难以描述最佳分选效果的问题,研究了基于锥面聚类分配的支持向量聚类算法;利用该算法依赖于特征空间和数据空间近似覆盖的特性,避免了邻接矩阵的计算.提出了基于相似熵的有效性验证指标,应用信息熵的理论描述了类内聚集性和类间分离性.仿真结果表明,该方法在保证分选正确率的同时,可以有效降低计算复杂度,在一定程度上满足了情报侦察系统的实时性和准确性要求,具有较强的实用价值.     

分段聚类在雷达信号分选中的应用

分析了雷达信号分选中的容差问题,现代电子战所面临的越来越复杂密集的脉冲环境,使容差问题成为制约现有多参数信号分选体制分选效率的重要因素。根据统计学习理论的思想,提出了一种基于支持向量聚类和级联互耦的分段聚类雷达信号分选方法,该方法克服了容差问题对雷达信号分选的影响。通过仿真实验验证,对于高脉冲密度环境和复杂的信号形式,这种分选方法是有效的。     

基于级联SSA-SOFM神经网络的信号分选方法

针对应用传统SOFM神经网络进行辐射源信号分选的不足，提出了一种结构自调整算法以解决必须事先确定SOFM网络规模的问题，进而提出了一种基于级联结构自调整SOFM（SSA—SOFM）神经网络模型的信号分选方法，采用实际数据进行了实验仿真，结果表明了该方法的有效性．     

一种雷达辐射源信号识别的工程实现方法

为了解决脉内特征在雷达辐射源信号识别中的工程应用问题,通过实际需求分析,从总体框架、关键技术、应用设计等方面,提出了一种基于脉内多特征的雷达辐射源信号识别的工程实现方法.最后,通过系统软硬件平台的研制及其实时粗略识别和事后精细识别功能的应用分析,验证了该方法的可行性和有效性,为雷达辐射源信号识别理论和技术的应用转化提供了有益参考.     

基于压缩感知的雷达信号分选方法

针对复杂电磁环境下,大量的信号在时间、空间、频谱发生随机交叠时,现有分选方法很难进行分辨的问题,提出了一种基于压缩感知理论的雷达信号分选算法.该算法将信号的样本空间作为稀疏字典,将待分选的雷达信号进行稀疏表示,以少量的观测数据就能获取信号的全部信息,从而对雷达信号进行有效的分选.仿真结果表明,该算法能对大量时频交叠信号进行快速分选,且在低信噪比下也能取得较理想的效果.     

支持矢量分析在雷达信号分选中的应用

提出了一种基于支持矢量分析的雷达信号分选方法、该方法首先对脉冲信号流进行聚类，然后应用支持矢量分析方法对聚类后脉冲流作进一步分选．通过仿真实验，给出了该方法对处于边界交迭脉冲的分选结果，证明了该方法的可行性、     

基于核仿射传播聚类雷达信号分选

将一种新的仿射传播聚类算法引入雷达信号分选,对仿射传播聚类算法的相似度计算和评价指标进行改进和简化,提高了分选性能。实验结果证明,本方法在不同的测试环境下均可以取得较好的分选效果。     

基于聚类的跳频信号分选

为了对跳频信号进行分选,主要研究了聚类算法. 首先对KHM算法进行改进,得到了对随机初始化中心不敏感的聚类算法,然后利用已有的聚类有效性评价函数获得最佳聚类数的范围,并提出了在此范围内寻找最佳聚类数的算法. 结合改进的KHM算法和聚类个数估计方法,利用信号持续时间、方位信息和功率,对跳频信号进行分选,实验表明,该算法能正确地分选出跳频信号.     

一种新的高维数据聚类自适应算法的研究

聚类有效性是用来评估在不同输入条件下的聚类算法性能的处理过程.高维数据空间的稀疏性和"维灾"问题使得传统有效性指标失去作用.提出新的可用于高维数据集的有效性指标,并结合启发式递减算法,提出一种高维数据的自适应聚类算法,用于确定高维数据集的最佳聚类数目.实验结果表明:提出的聚类算法有较好的性能.     

信噪比加权空间分集雷达目标检测算法

对于空间分集雷达,各雷达站与目标的距离不同会引起信噪比的不同,从而降低传统的非相干积累检测器的检测性能.基于尼曼-皮尔逊准则,提出一种对各站接收信号进行基于信噪比加权的信号融合检测器.在已知各站回波信噪比的条件下,它可以达到检测性能的上界.数值试验表明,该检测器的检测性能较传统的非相干积累检测器有明显改善,特别在信噪比较低时.     

基于外辐射源的分布式无源雷达成像算法

针对利用非合作外辐射源对空中运动目标进行成像这种新体制无源雷达系统,提出了一种基于二维傅里叶变换进行目标重建的分布式无源雷达成像算法.该算法通过接收来自多个外辐射源的回波数据,经过坐标变换和二维插值运算,直接在接收数据空间利用二维傅里叶变换重建目标的散射函数分布.分别选取了12个电视台信号在目标转动30°和10个电视台信号在目标转动11°两种典型情况进行了仿真实验,结果验证了算法的可行性.     

雷达辐射源信号瞬时频率派生特征分类方法

提出一种基于级联特征提取和核模糊聚类的雷达辐射源信号自动分类方法.该方法利用改进的瞬时自相关提取信号的瞬时频率,采用二次归一化处理的特征再提取方法提取分类特征向量,利用具备有效性评价的核模糊聚类算法实现信号的自动分类.仿真结果表明,本文所构建的特征向量能反映不同调制类型信号的变化差异,且具备一定的抗噪能力,在信噪比不低于6 dB情况下,可获得不低于95%的整体分类性能.     

一种雷达辐射源信号脉内特征的综合评估方法

针对在雷达辐射源信号分选中脉内特征评估指标单一的问题,提出了一种新的雷达辐射源信号脉内特征的综合评估方法。该方法首先建立脉内特征的三层指标评估体系,并根据建立的评估体系进行特征评估指标度量及归一化;然后结合专家先验知识及实际环境进行了区间层次分析以确定指标的权重区间,并使用改进的投影寻踪算法建立非线性方程优化模型;最后利用非单调投影谱梯度算法实现了主客观的决策融合。仿真结果表明,该方法可以根据具体电磁环境给出最佳的脉内特征评估结果,与现有方法相比,所提的评估方法更加全面。     

穿墙雷达图像CS编码算法设计

针对TWR雷达图像由于检测信号的频率较高、带宽较大使得图像信息量增大,导致在传输和实时成像方面存在困难的问题,提出了采用压缩感知(CS)为雷达图像的编码提供欠采样压缩的新方法.设计了基于解凸优化的l_1范数等效算法和基于正交匹配追踪(OMP)算法的TWR图像编码方法,构造了部分哈达玛观测阵和高斯随机测量观测阵.实验结果表明,本文算法对雷达图像的欠采样率可达0.546 9,能够实现失真最小和速度最快地对墙内目标进行有效检测.     

线性预测盲源提取算法应用于阵列雷达的分析

通过深入分析阵列雷达的杂波/干扰抑制问题,提出应用基于线性预测的有噪盲源提取算法来提取阵列雷达的回波信号,实现杂波/干扰的同时抑制,最终提高阵列雷达的目标探测能力。在建立逼真的阵列雷达接收信号模型的基础上,通过仿真分析了该算法提取阵列雷达回波的能力和改善阵列雷达的目标探测能力。结果表明,该算法提取雷达回波信号的效果理想,平均相关系数大于0.93;当运动目标的归一化多谱勒频率大于±0.1 Hz时,阵列雷达的检测概率接近1,验证了该算法的可行性和有效性。     

GPS辐射源的无源雷达两级干扰抑制方法

为了解决回波通道内的干扰抑制问题,根据基于GPS辐射源无源雷达的特点,提出了一种ECA与CLEAN相结合的两级干扰抑制方法,即第1级采用ECA消除直达波干扰和多径干扰,第2级采用CLEAN算法迭代地消除强目标回波旁瓣干扰.该方法可以全面地抑制回波通道内的干扰,并且无需估计干扰参数,有效避免了干扰参数估计误差引起的抑制性能下降.仿真结果表明了该方法的有效性.     

Blind extraction of the weak cyclostationary echo signal

To extract the weak echo signal buried in a strong direct signal, multipath signal, interfering signal and noise in passive radar systems, a new method is proposed based on cyclostationarity. The desired signal can be directly extracted from the echo channel without the reference channel based on the spectral line generating characteristics. Then, the component of the desired signal is maximized in an iterative way, while other signals and noise are minimized. Compared with the traditional methods, the proposed algorithm does not need the reference channel, which can simplify the structure of the receiver, and what's more, the computational burden is decreased. Simulation results verify the effectiveness of the proposed method.     

Improved Multi-channel Blind Image Restoration Algorithm for UWB Radar

The imaging problem of low signal to noise ratio (SNR) echo is very important for ultra-wide band (UWB) through-wall radar.An improved multi-channel blind image restoration algorithm based on sub-space and constrained least square (CLS) is presented and applied to UWB radar system to deal with this issue.The high resolution of radar image is equivalent to multi-channel blind image restoration based on the improved model of the through-wall radar echo.And a new cost function is proposed to the multi-channel blind image restoration by considering the concept of sub-space as the limitation of blur identification.The proposed algorithm has all advantages of CLS and sub-space,and converts the image estimation to alternating-minimizing the two cost functions.Experimental results prove that the proposed algorithm is effective at improving the resolution of radar image even at low SNR.