复合编码调制Frank/Costas雷达信号性能分析

在现代电子战争中,雷达信号的隐身对于雷达来说非常重要。本文提出了一种由Frank相移键控信号与Costas频率编码信号同时调制的一种新型组合Frank/Costas雷达波形,通过数值仿真得到这种新型PSK/FSK雷达信号的模糊函数,从而对Frank/Costas雷达信号的目标分辨率、距离模糊函数、多普勒模糊函数、截获因子等特性进行了分析,仿真结果表明,这种新型的雷达波形是比单一调制Frank或Costas信号具有更好的低截获特性的大时宽带宽雷达信号。     

基于YOLOv5网络的复杂雷达脉内调制类型快速识别方法

近年来雷达系统的抗截获能力快速发展，信号体制变得非常复杂，给空间态势感知信号处理带来困难。针对实际场景中极可能出现的多信号时频域交叠难以识别的问题，提出基于时频分析和深度神经网络的脉内特征识别的方法，利用时频分析手段将不同类型雷达信号转换为时频图像，基于深度学习的YOLOv5网络对不同混合交叠的雷达脉冲信号时频图开展研究。结果表明：在不同信噪比下，实现对两调相信号、三调频信号及调相与调频信号3种交叠情况的混合雷达信号脉内调制方式的检测与识别，信号调制体制识别准确率均达到95%以上。本文分析结果可为空间态势感知信号处理提供参考。     

OFDM雷达信号模糊函数分析

为了解决正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号雷达波形设计的问题,推导了OFDM雷达信号的单周期模糊函数,给出了单周期模糊函数与调制码字序列的关系。讨论了多周期模糊函数,分析了其旁瓣特性,提出一种抑制OFDM信号雷达多普勒旁瓣的相参脉冲串处理方法。以Barker码作为调制码字序列,给出了仿真结果。与传统方法相比,该文的方法不需要对已调制信号进行计算,而直接由调制码字序列得到OFDM雷达信号的周期模糊特性。     

脉间波形变换信号分选跟踪器的设计与实现

针对目前普遍存在的LPI雷达信号识别截获难的情况,提出了一种脉间波形变换信号的分选跟踪器的设计方案．在多脉宽和捷变分析的基础上,采用了改进的概率统计算法和动态关联扩展法进行分选,在跟踪器中采用了“多波门”和“少波门”2种波门给出方式,并进行了软硬件设计和测试．实践证明,此分选跟踪器对于脉间波形变换信号有着较强的识别能力．     

钻井液压力多进制相移键控信号的数值建模及特性分析

通过理论建模和数值分析研究3种钻井液压力多进制相移键控(MPSK)调制方式应用于钻井液压力信号传输的可行性.利用二进制数据中相邻两位码元的组合形成携带四进制信息的数字基带控制信号,建立脉宽及脉位钻井液压力多进制相移键控调制以及正交相移键控(QPSK)多进制调制的旋转阀控制逻辑规则.通过构建钻井液压力多进制相移键控信号数学模型,研究3种MPSK信号的频域特性和传输特性.数值分析表明:由于脉位MPSK和QPSK调制方式带宽内信号能量比较大,适于数据传输;在井筒参数和载频相同条件下,钻井液信道对QPSK信号传输的影响要大于脉位MPSK调制,但从旋转阀转速控制角度分析,QPSK相对于脉位MPSK调制更容易实现,只是信号的检测和数据恢复技术相对要求较高.     

低截获概率雷达复合信号设计技术

根据低截获概率（Low Probability of Intercept）雷达信号应有的特点，从分析信号的相关函数和模糊函数入手，阐述了具有伪随机码相位调制和伪随机开关脉冲调制的复合信号设计与综合的原理，给出了这种信号可能的形式及每一类类型信号的可能应用场合。     

基于谱相关的BOC＋BPSK混合调制信号的参数估计性能研究

针对卫星导航系统中BOC＋BPSK混合共用载频调制的现状,研究了基于频域平滑周期图法的BOC单频调制与BOC＋BPSK混合共用载频调制2种调制信号循环谱包络切面的特性,实现了对这2种调制信号的参数估计.仿真结果表明,基于谱相关的BOC＋BPSK混合共用载频调制时的参数估计性能与BOC单频调制时基本一致,验证了BOC信号叠加在传统BPSK导航信号上可有效实现频段共享.     

基于加权型三次相位函数和FRFT的LPI信号识别研究

针对低截获概率雷达信号难以识别和分类的问题,提出了基于加权型三次相位函数和分数阶傅里叶变换的低截获概率雷达信号识别算法。用短时傅里叶变换剖析了应用较广的八种低截获概率雷达信号的时频特性,然后依据调频率将其分为两类。先用加权型三次相位函数估计信号的调频率,然后再用分数阶傅里叶变换获得信号的各分量峰值,根据峰值能量比进行细分类。通过大量的实验仿真验证,本算法在信噪比为0 d B的条件下,正确识别率能够达到95%以上。     

低RCS目标检测的制导雷达波形优化方法

提出了一种基于局部最大势-相对熵(LMP-KLD)的制导雷达波形设计方法.该方法基于低雷达散射截面积(RCS)目标特性和压制干扰等条件,构建了局部最大势(LMP)检测器,推导了影响检测器性能的偏移系数,从相对熵(KLD)的角度分析了偏移系数,建立偏移系数与KLD间的关系模型,然后利用极值点法在频域分配信号能量并确定发射信号频域表达式.仿真实验结果表明:当虚警概率为1×10-3时,通过波形优化算法设计的波形获得的检测概率比传统方法设计的波形提高了0.38.     

恒包络OFDM雷达通信一体化信号设计

为利用同一信号同时实现雷达探测与通信传输,设计了一种恒包络OFDM雷达通信一体化信号。首先,对信号相位进行调制,将其分为通信调制项与雷达调制项;其次,设计通信调制项为OFDM相位乘以加权系数,并利用矢量合成的方法定量分析了其对雷达的影响,确定了通信加权系数的取值标准;然后,设计雷达调制项为一组余弦函数的和,并通过设置各余弦函数的调制系数,改变信号的模糊函数使雷达适用于不同场景;最后,利用三角函数的正交性及雷达波形确定性确立了解调步骤。仿真结果表明,当调制系数为随机序列时,能够得到图钉状模糊函数;在相同参数设置下,相比于传统恒包络OFDM信号,脉压后设计信号的第一旁瓣降低了25 dB,主瓣宽度降低了7倍,利于实现雷达高分辨率、高检测概率探测,且随着序列长度增加,距离分辨率提高;通过控制通信加权系数的大小,可在雷达和通信性能之间取得最佳折中。     

基于杂波扩展的STAP投散射干扰方法

空时自适应处理技术(STAP)在机载预警雷达中应用广泛,对其干扰的研究具有重要意义.针对传统相干干扰方法采用主瓣对主瓣的方式截获雷达信号易被发现的问题,提出一种基于杂波扩展的干扰方法.干扰机位于雷达副瓣,截获雷达杂波信号而非直达波信号作为相干干扰信号的来源,采取投散射的方式实施干扰,实现对雷达的主瓣干扰.推导了干扰机接收到的雷达直达波和雷达杂波功率的计算公式,建立了杂波信号模型和干扰信号模型,通过仿真比较了干扰机接收到的雷达直达波和雷达杂波的功率,验证了截获杂波信号的可行性,与伪杂波干扰进行了仿真对比.仿真结果表明:相比于伪杂波干扰,该干扰方法对目标先验信息准确性要求较低,干扰后在方位和多普勒频率上均形成假目标,故该方法可行有效.     

雷达回波信号的多普勒瞬时频率仿真研究

雷达回波信号是非平稳的时变信号,其瞬时频率是雷达接收机所接收到的回波信号的重要参数,可以获知空间目标的运动信息.本文分析了雷达回波信号处理过程中产生的多普勒瞬时频率的数学基础,其信号频谱峰值随时间的变化而变化,并采用时频分析的方法仿真了多普勒瞬时频率的性能参数,以获得回波信号的多普勒瞬时频率时间域与频率域的联合分布信息,便于获知空间目标的运动情况,更好地探测、跟踪空间运动目标.     

干扰条件下基于Bayesian博弈的认知制导雷达波形设计

现代战场电磁环境复杂,制导雷达与干扰机间对抗日趋激烈.针对对抗过程中制导雷达和干扰方不能获取对方完整信息情形下的性能降低问题,基于SINR准则建立制导雷达和干扰Bayesian博弈模型,通过海萨尼转换方法,采用目标概率集合形式表达未知信息,求解博弈模型并设计雷达和干扰优化波形、基于二次注水和迭代注水法分配信号频域能量,并对Bayesian博弈纳什均衡存在性展开研究.最后通过仿真分析不同策略下的雷达和干扰信号具体形式,验证不同波形条件下制导雷达检测性能.仿真结果证明,迭代注水信号及二次注水信号检测概率最高可比线性调频信号分别提升15.41％、12.79％,为不完全信息博弈中制导雷达信号优化提供了解决方案.     

基于深度学习与支持向量机的低截获概率雷达信号识别

 提出了一种基于栈式自编码器与支持向量机的低截获概率（LPI）雷达信号识别方法。首先,通过Choi-Williams分布,将信号变换到时频域,获取信号的时频图像;其次,使用图像预处理方法对时频图像进行处理,得到便于自编码器处理的图像;再次,使用栈式自编码器从预处理后的时频图像中自动地提取出信号特征;最后,基于提取的信号特征使用支持向量机（SVM）对信号进行分类。本方法使用任意波形发生器（AWG）模拟产生了8类LPI雷达信号,采用栈式自编码器与支持向量机相结合的方法识别信号。仿真实验结果表明,该方法能够在低信噪比和小样本情形下有效识别LPI雷达信号。     

Kohonen神经网络在雷达多目标分选中的应用

雷达多目标分选是电子侦察的重要内容之一，也是实施有效电子战的前提，神经网络在雷达多目标分选中的应用是电子侦察的一个新领域。目标的时域、频域、空域参数是多目标分选常用的分选参数。Kohonen神经网络具有自组织能力和识别聚类中心的能力，采用一维Kohonen神经网络对雷达信号进行分选试验，取得了很好的效果，并给出了确切的聚类中心值。     

基于脉内特征的雷达信号分选方法

当前复杂的电子环境下不同调制的多种雷达信号,具有交叠严重、分选困难的特点。针对这一问题提出一种基于时频原子特征的雷达信号分选方法。该方法根据欧氏距离准则,在超完备的Chriplet时频原子库中,利用杂草算法提取可分性较好的原子,并与各信号做内积作为雷达信号分选的特征值,利用改进的FCM聚类算法进行聚类。在不同信噪比下,对5种不同调制参数的雷达信号进行分选,仿真结果表明,在较低的信噪比下,该方法能够进行有效的雷达信号分选。     

一种极化MIMO雷达导引头关键技术研究

为提高雷达导引头的工作性能,提出一种新体制极化多输入多输出(MIMO)雷达导引头的概念,研究了该雷达导引头中的关键技术. 该雷达导引头采用双极化天线阵列,各个天线子阵发射正交频分线性调频信号;同时接收雷达回波信号的双极化分量,采用匹配滤波技术实现各个回波信号的有效分离;引入瞬态极化检测与识别技术,有效提高雷达导引头的抗干扰性能;采用单脉冲测角技术实现对目标的正确测角和跟踪. 理论分析和仿真结果表明,极化MIMO雷达导引头具有优良的电子战性能.      

雷达低可观测目标探测技术

 复杂背景下稳健高效的低可观测目标探测始终是雷达信号处理领域的研究热点和难点。一方面,强杂波背景和目标复杂运动使得信号微弱,时频域难以区分;另一方面,传统雷达体制回波信号资源受限,难以实现对目标信号的精细化描述,亟需发展雷达目标探测新体制和新技术。本文归纳总结了低可观测目标探测面临的技术难点,系统回顾了常用的雷达动目标检测方法,最后从目标探测技术和手段两方面对雷达低可观测目标探测的发展进行展望。     

频域积累与EMD去噪结合的微动信号检测算法

 超宽带生命探测雷达具有穿透能力强、距离分辨率高、抗干扰能力强等诸多优点,在防暴、救援、反恐等领域有很高的使用价值。由于穿墙生命探测雷达回波信号具有杂波干扰严重,且生命信号与背景噪声相互交叠等特点,利用传统数字滤波方法无法有效检测人体微动信号。针对此问题,本文提出一种利用频域积累与经验模态分解（EMD）相结合的人体微动信号检测算法,利用频域积累提高回波信号的信噪比,利用EMD 方法进行进一步的去噪处理。该算法不仅具有频域积累可以有效提高信噪比的优点,而且具有EMD 方法自适应分解信号的能力。同时,它克服了在低信噪比情况下,频域积累实时性不强,以及EMD 方法不能有效去除杂波的缺点。仿真和实验证明,该算法既可以有效提高雷达回波信号的信噪比,又可以改善单纯使用频域积累实时性不强的缺点,利用该算法对雷达回波信号进行处理可以准确快速地检测出人体的呼吸频率,是一种很好的穿墙雷达微弱信号检测新方法。