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.     

基于改进相像系数和奇异谱熵的雷达信号分选

脉内特征提取是新体制雷达辐射源信号分选的关键问题,文中针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,提出了一种基于高次频谱相像系数和频域奇异谱熵特征的分选新方法,实现了低信噪比下雷达辐射源信号的高准确率分选。对接收到的信号提取高次频谱相像系数特征以及奇异谱熵特征,并将两者作为分选的联合特征向量,运用K means聚类算法实现对不同调制方式的雷达辐射源信号的分选。仿真结果表明：改进后提取的信号特征类间的分离度大且受噪声影响程度小,在信噪比为-2 dB的情况下,该算法的总体平均分选准确率在85％左右,不同调制类型信号间的分选准确率最低为80％。与现有方法相比,文中提出的算法具有更好的信号识别效果。     

基于样本脉冲和脉内不变特征的相控阵雷达脉冲提取法北大核心CSCD

针对相控阵雷达发射的脉冲信号基本脉冲参数变化复杂和脉间参数进行分选难度较大的问题,首先,文中提出一种样本脉冲的描述方法,能够对雷达脉冲信号的脉内调制域变化规律进行描述;然后,结合相控阵雷达的脉内变化特点,提出脉内不变特征的概念,对相控阵雷达的脉内调制特征进行表征;最后,基于样本脉冲的描述方法,将脉内不变特征信息与样本脉冲相结合,实现相控阵雷达信号脉冲序列的提取,并通过计算机仿真实验验证了算法的有效性和合理性。     

基于时频分析的脉内特征分析

雷达信号的脉内调制特征是雷达个体特征的重要体现,要对雷达信号进行分选和识别,高可信度地判别雷达属性,必须对雷达信号的脉内特征进行分析。时频分析技术特别适合非平稳信号的分析,作为一种特征提取的工具已得到较为广泛的应用。采用Wigner-Ville分布对常见的几种雷达信号进行了脉内调制方式分析,并采用MAT-LAB进行了仿真。     

一种脉冲重复间隔复杂调制雷达信号分选方法

雷达辐射源分选是电子战系统的关键技术之一。为了解决传统的基于脉冲重复间隔(PRI)的分选方法不能有效分选PRI复杂调制雷达信号的问题,该文提出一种利用脉冲到达时间与雷达帧周期的对应关系构成的2维特征向量来提取脉冲序列中PRI的变化规律,进而实现PRI复杂调制雷达信号分选的新方法。该方法可以在脉冲丢失严重且存在噪声脉冲的情况下获得满意的分选结果,并利用模拟仿真验证了方法的有效性。     

基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法

针对复杂战场电磁环境下,传统基于全脉冲参数的分选算法准确率下降这一问题,本文提出一种提取信号高次频谱对称Holder系数作为脉内特征的信号分选方法。该方法首先利用对称Holder系数法提取信号高次频谱的脉内特征,而后将提取到的脉内特征参数与稳定的脉间参数组成新的特征向量,最后使用K-means算法对信号进行分选。信号的高次频谱对称Holder系数作为一种脉内特征,相比于一次频谱相像系数具有更大的寻优空间。将该特征加入信号特征向量可使新的特征向量具有更强的可分性。仿真实验结果表明,加入该特征,并使用新的特征向量,能够有效提高对不同种调制类型雷达信号的分选正确率。,使用新的特征向量能有效提高雷达信号分选正确率。      

雷达辐射源信号脉内特征分析

脉内特征提取是新型雷达辐射源信号识别的关键问题。本文提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和识别方法．将雷达辐射源脉冲信号的分形维数作为识别脉内调制方式的分类特征,这些特征包含了雷达辐射源信号幅度、频率和相位等的变化和分布信息,反映了雷达辐射源信号脉内调制规律,理论分析和仿真实验结果都证明了这些特征具有对噪声不敏感的良好特性．通过10种典型雷达辐射源信号的特征提取和分类识别的实验结果表明,本文所提取的脉内特征类间距离大、类内距离小、正确识别率高．证实了本文方法的有效性。     

雷达辐射源信号特征问题研究

对雷达辐射源信号特征问题进行了研究。雷达辐射源信号特征包括基本特征和个体特征两个方面。可作为基本特征的参数有雷达辐射源信号载波频率及其变化规律、脉冲重复间隔及其变化规律,在输入信噪比较高的条件下,脉内调制参数也是比较重要的基本特征参数;可作为个体特征的参数有雷达辐射源信号载波频率均值和方差、雷达辐射源信号的包络顶降和包络前后沿的变化、雷达辐射源信号的高阶统计特性。     

基于复杂度特征的未知雷达辐射源信号分选

当前的未知雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题。该本文应用复杂度特征实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率分选。首先,对接收到的信号进行预处理,然后提取其复杂度特征中的盒维数和稀疏性,并将两者作为分选的特征参数,最后基于KFCM算法实现未知雷达辐射源信号的分选。由仿真结果分析可知,预处理后的信号序列的盒维数和稀疏性分离度高且受噪声的影响小,分选结果令人满意,在信噪比为5 dB时,不同调制类型信号间的分选准确率最低为87%。     

脉冲重复间隔估计与去交织的方正弦波插值算法

在高密度复杂信号环境中,根据脉冲到达时间提取脉冲重复间隔并去交织是一个常用方法。但由于存在严重的倍周期干扰和脉冲重叠现象,传统的脉冲重复间隔估计算法在高密度复杂信号环境中性能急剧下降。为了克服上述缺点,该文提出了一种的新算法方正弦波插值算法(SSWIA)。其核心是把不等间隔的到达时间序列变换成连续信号;然后利用快速傅里叶算法提取重复周期并用滤波技术和过零检测形成检测波门提取周期序列。该算法能够适应固定重频、参差重频、抖动重频和滑变重频交织的高密度复杂信号环境。仿真结果表明:该算法提取重复频率精度高,速度快并且抗丢失和虚警脉冲的能力强;其综合性能优于现有其它方法,具有很好的工程应用价值。     

基于时频原子方法的雷达辐射源信号特征提取

针对电子战面临的高密集、信号形式复杂多变的雷达辐射源环境,提出一种全新的雷达辐射源信号特征提取方法.在过完备的时频原子库基础上,采用匹配追踪(MP)方法对信号进行时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳时频原子,为后期的辐射源信号分选和识别进行特征准备.实验结果证实了该方法的有效性和可行性,所提取的时频原子特征具有一定的抗噪性能.     

现代雷达信号分选技术综述

概述了雷达信号预分选、信号分选和综合分析处理技术．阐述了扩展关联法．差直方图法（SDIF和CDIF）、PRI变换法的工作原理及其性能．提出了一种辅助分选方法——TOA折叠分选法：实验表明．在密集的雷达信号环境下．差直方图法是一种可行的实时分选方法．其性能优于扩展关联法．且比PRI变换法速度快；TOA折叠分选法能够适应复杂的现代新体制雷达信号环境．例如大量丢失脉；中和干扰脉冲的情况以及PRI特殊变化的信号的情况．对实时分选方法是一种很好的补充：     

雷达辐射源信号聚类分选算法

基于脉内特征参数的聚类是实现雷达辐射源信号分选的一种重要途径.本文在小波域滤波算法的基础上提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和聚类分选方法,将小波变换后的低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵作为分选的脉内特征向量,并引入灰关联测度来衡量脉内特征样本之间的相似程...     

一种幅相联合调制雷达波形设计与处理方法

随着脉内特征识别、信号分选等电子侦察技术的发展,雷达波形设计正面临严峻的挑战。幅度调制作为一种新型脉冲调制方式,能够增加信号时域的复杂性,提升波形的反识别能力。本文提出一种幅相联合编码雷达波形,通过幅度相位联合调制提升雷达波形的复杂度,具有良好的反侦察潜力;利用幅度上的稀疏采样特点,提出匹配滤波与压缩感知相结合的回波信号处理方法处理此信号,有效提升低信噪比条件下的检测概率。最后通过仿真实验证明了所提幅相联合调制雷达波形设计与处理方法的有效性。     

基于Chirplet原子的雷达辐射源信号特征提取

特征提取是新体制雷达辐射源信号分选识别的关键技术.本文提出一种全新的雷达辐射源信号时频原子特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,采用匹配追踪(MP)方法对信号进行时频原子分解,并通过改进量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的本征Chirplet原子.实验结果表明使用更少量的Chirplet原子可以得到比Gabor原子分解更准确的特征信息,证实了本文方法的可行性和有效性.     

一种改进的动态关联信号分选算法

在基于脉冲制外辐射源的无源相干雷达系统中,直达波通道信号通常需要信号分选后才能与目标回波信号进行相参信号处理。为了从直达波通道互相交叠的信号中分选出特定辐射源的信号,提出了改进的动态关联信号分选算法。该算法在对实测信号特点分析后,指出利用脉冲重复频率和相邻脉冲幅度比这两个参数进行实测信号分选。信号分选结果表明:该算法能够完整分选出辐射源主瓣信号,也可以保证一定的辐射源副瓣信号分选成功率;同时动态设置脉冲重复频率容限亦可以完成参差重频、抖动重频等信号的分选工作。     

TOA折叠平面特征点无监督聚类

为提高雷达脉冲分选效率以及将分选和辐射源识别统一完成,探索仅在时域进行重频分选与辐射源特征提取.将雷达脉冲序列的到达时间(TOA)在时间上进行折叠,使得交错在一起的雷达脉冲序列在TOA折叠平面上所形成点迹图.不同雷达由于重频特征不同使得属于一部雷达的脉冲在TOA折叠平面上的点迹形成较强的规律性.文中应用改进的方法通过对点迹的聚类来完成对上述规律的提取,实现将雷达脉冲分选和重频特性识别统一完成.     

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。     

基于个体特征的雷达辐射源识别方法研究

电子战的电磁环境正朝着复杂性和多样性的方向日趋发展,使得过去传统的雷达辐射源识别技术已无法准确地对辐射源进行分类和识别。为了改善和解决该问题,文中利用信号的脉内调制特性和雷达的个体特征进行辅助识别,并围绕着雷达信号的调制特性、特征提取和选择进行了深入的研究,同时提出了新的特征提取方法。该方法可以实现针对常规的雷达信号识别其个体并判断其调制类型,测量其指纹特征参数。通过计算机仿真实验和实测数据计算结果证明了该方法的有效性。