雷达脉冲信号重频分选研究

雷达脉冲信号分选是电子战系统和反辐射武器的关键技术。简单的说，雷达脉冲信号分选就是从大量复杂的雷达脉冲信号中识别出不同雷达的脉冲。分选的算法是基于分析截获信号的各种参数，如脉冲到达时间（TOA）、到达角（DOA）、脉冲宽度（PW）、载源（RF）和脉冲重复周期（PRI）（或重复频率PRF）等。对于基于脉冲重复周期进行分选的算法主要有直方图法和动态扩展关联法。下面对这两种方法及其改进算法给予介绍说明。     

基于集对分析的雷达信号分选算法

随着新体制、新技术雷达的不断出现,雷达侦察接收机接收到的雷达信号更加密集和复杂,传统的分选方法已不能对其进行有效分选.将雷达脉冲信号与已知雷达的脉冲信号特征两两视为集对,应用集对分析算法,通过计算脉冲信号之间的关联度,实现信号分选.仿真结果表明,该算法不仅简单,易于编程,而且与传统分选算法相比,能实时、高效地实现密集和复杂信号环境下的信号分选任务.     

一种改进的雷达脉冲信号分选算法

重频分选方法中,由于序列差值直方图法(SDIF)对PRI抖动的雷达脉冲信号的分选能力差,而PRI变换法可以分选PRI抖动的雷达脉冲信号,但是运算量太大,难以实现实时分选。对SDIF算法进行了改进,采用交叠PRI箱的方法进行直方图的统计,使得改进后的SDIF在运算量增加不多的情况下,可以实时较好地分选PRI抖动量在10%以内的雷达脉冲信号。     

基于PRI的未知雷达脉冲序列分选综合算法

高密度复杂信号环境下的信号分选处理技术,是新一代雷达侦察系统信号处理的关键技术,也是雷达侦察领域一个亟待解决的问题。文中讨论基于脉冲重复间隔(PRI)的脉冲信号分选算法,首先建立脉冲到达时间(TOA)数学模型,然后在总结脉冲信号分选的SDIF直方图算法、传统PRI变换算法和修正PRI变换算法优缺点的基础上,提出了一种综合的脉冲信号分选算法,并对该算法进行了完整的仿真,仿真结果表明,该算法对综合算法可以提供可靠的参照。     

基于MDL原理的快速在线信号分选算法

研究了一种基于最小描述长度(MDL)原理的快速在线雷达脉冲信号聚类分选算法,该方法利用幅度或相位差异特征,实现对雷达脉冲数据向量的聚类分选处理。设计了基于MDL原理的在线信号分选算法流程,在每接收到一定数量雷达脉冲信号后,执行一次聚类分选处理;对算法流程中的每个处理模块进行了完备的运算量分析,为工程设计提供有效的理论指导;并对比分析了离线和在线算法的性能。仿真结果表明:在线算法的信号分选正确率与离线方法基本一致,具有很强的工程应用前景。     

一种基于PRI变换的雷达信号分选方法研究

阐述了雷达信号分选的参数和方法,论述了直方图算法、脉冲重复周期(PRI)变换法的原理,研究了PRI变换法及其改进算法的性能,利用Matlab软件进行仿真实验,验证了改进后的PRI变换法能克服PRI抖动带来的信号分选困难,为下一步建立雷达对抗分选模型和采用主分选算法提供了参考依据。     

独立分量分析在雷达辐射源信号分选上的应用

在当代电子战密集复杂的电磁环境下,对未知雷达辐射源信号分选作为对抗技术领域的一个重要环节面临了新的挑战.传统的雷达辐射源信号分选往往是基于脉冲描述字(PDW)等参数对雷达进行分选,在复杂的电磁环境下参数误差严重影响了雷达信号的分选效果.在对独立分量分析理论的研究的基础上,将基于四阶累积量的特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法应用于连续波雷达信号和随机参数脉冲雷达信号分选,可以有效地分选出不同调制方式的雷达信号,为雷达辐射源信号分选提供了一个新思路.     

一种雷达信号综合分选方法研究

为了能够从同时存在常规PRI信号和复杂PRI信号并带有脉冲信号干扰或丢失的环境中正确分选出雷达信号,本文提出了一种序列差值直方图法(SDIF)与修正PRI变换法相结合的雷达信号分选方法,经过matlab仿真验证,该方法有着很好的分选效果。     

雷达辐射源数据再分选算法研究

复杂电磁环境下的雷达信号全脉冲分选会出现大量的增批问题,而且不能对特殊体制雷达进行有效分选。根据机载雷达侦察的具体情况及存在问题,提出了一种辐射源再分选算法,该法利用分选后的数据,通过两次聚类实现再分选,解决了侦察过程中的增批问题。仿真和试验证明该方法能够提高信号的分选能力,对特殊体制雷达有较好的分选效果。     

基于独立分量分析的雷达信号分选研究

独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)是近年来发展起来的一种有效的盲信源分离方法。在介绍了独立分量分析基本理论的基础上,将基于负熵最大化的FastICA算法应用于对脉冲多普勒雷达信号和连续波雷达信号进行分选,是一种新方法的尝试,并通过2种性能指标来评价分选的效果。仿真结果表明,该算法能够有效地对脉冲多普勒雷达信号和连续波雷达信号进行分选。     

定名次快速排序方法

给出了一个全新的不用比较交换数据的排序法—定名次排序法。用于内排序其计算量为2N次加法;对于涉及M个文件的外排序,可不形成新文件,计算量为N次加法,调用文件次数为2M次。该算法也是一特殊的并行算法,其总计算量几乎和单机计算量相同。     

脉冲雷达信号分选方法

简要阐述了雷达信号分选的常用方法,并就雷达脉冲信号直方图分选方法和PRI变换的相关原理及其优缺点进行了相关论述。     

一种多模雷达信号分选方法的研究

面对日益复杂的雷达,提高发现概率并降低虚警概率已成为雷达信号分选的关键技术。提出一种基于BFSN聚类分选结合数据融合的新的多模雷达信号分选方法。仿真结果表明,该方法能够克服传统方法在分选多模雷达信号时造成的增批等问题,并能做到实时、准确分选。最后给出一种计算可信度的方法。     

一种新的雷达信号分选方法

ICA(IndependentComponentAnalysis)是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以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。本文深入分析了ICA算法,并提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得很好的分离效果。     

一种基于脉冲重频跟踪的信号分选方法

脉冲重频是雷达信号的重要特征之一,能否充分利用雷达信号的脉冲重频信息,直接影响雷达信号分选质量.采用由CPU给出的分选结果,包括最后一个用于分选的脉冲的到达时间,装订现场可编程门阵列(FPGA)关联比较器,利用雷达信号到达时间的相参性,将前后脉冲的到达时间差取余,根据余数判断两脉冲的相参关系,快速建立跟踪,由硬件实现对关联信号的脉冲重频跟踪,提高了速度,实现了信号跟踪的稳定性.     

雷达信号分选、处理方法研究

针对在复杂雷达信号环境下，雷达侦察设备普遍存在的增批、虚警、批号更换频繁以及窄波束扫描信号漏批等问题，结合电子对抗系统软硬件的发展以及试验数据和经验，提出了新的信号分选、处理软件设计思路，对困扰雷达对抗行业几十年的难题进行了初步探讨。     

一种新的未知雷达信号快速分选方法

针对未知雷达信号聚类分选实时性较差的问题,提出了一种改进的DBSCAN聚类分选方法。该方法首先依据脉冲数据在参数空间中的分布特性,寻找一些参考点来合理代替原有数据,然后利用这些参考点的密度连通性进行聚类处理。由于该方法减少了参与聚类运算的数据个数,因而有效克服了原算法计算量较大的缺陷,提高了未知雷达信号的聚类分选速度。仿真结果验证了改进方法的有效性。     

基于C均值聚类算法的雷达信号分选方法

随着现代雷达技术的发展,雷达告警设备所面临的电磁环境日益复杂,雷达告警系统对雷达分选的要求必须快速、准确.改进的C-均值聚类算法可有效地对雷达信号的脉宽、到达方向、频率参数进行联合分选.文中采用了这种改进的C-均值聚类算法,该方法易实现.仿真实验证明其能够较好地达到分选效果.     

聚类方法在雷达信号分选中的应用

针对参数相近、互相交叠的非常规雷达信号分选所面临的困难,提出一种改进的聚类方法,并将其应用于常规分选方法提取后的剩余雷达信号.通过大量的仿真实验,验证了此分选方法的可行性.     

基于模糊聚类的雷达信号分选方法

随着新体制、新技术雷达的不断出现，雷达侦察接收机接收到的雷达信号更加密集和复杂，传统的分选方法已不能对其进行有效分选，模糊聚类法能够利用雷达信号的特征参数有效地分选出常规和非常规雷达信号。文中采用了一种新的模糊聚类分析算法一跟踪法，该方法易实现编程，适用于处理大量数据，仿真实验证明分选结果较理想。