基于主辅通道联合处理的无源雷达同频干扰抑制方法研究

基于民用通信信号的无源雷达由于其辐射源分布密集,主通道与参考通道容易同时受同频辐射源干扰,严重影响检测效果。针对上述问题,该文提出了一种加入同频干扰抑制的信号处理流程。改进流程首先对所有通道接收信号联合处理,使用多通道盲反卷积算法估计各个辐射源直达波,再利用各通道主辐射源信号能量占比差异识别主辐射源直达波作为参考信号,然后对主通道中各辐射源杂波信号进行对消,最后用主辐射源直达波与对消剩余信号进行互模糊运算,完成目标检测。改进流程可以在不改变现有系统硬件条件的情况下有效抑制同频干扰,提升对消比,降低互模糊函数底噪,减少漏警。仿真分析与实测数据验证说明了该方法的正确性和有效性。      

一种新的重频分选算法

从脉冲重复频率（PRF）出发提出一种新的重频分选算法，该算法的主要研究对象是脉冲重复频率而不是传统的重频分选算法所研究的脉冲重复间隔，尤其适合于已知脉冲重复频率范围的情况。利用该算法，运算量只有O（N），有利于实时计算。仿真结果表明，在脉冲重复频率的范围和初始相位已知的情况下，该算法有着较好的分选效果。     

基于序列关联的参差信号分选算法

针对复杂环境下常规直方图信号分选算法对于参差信号分选能力不佳的问题,该文提出一种基于脉冲间隔与单个脉冲关联的直方图算法.该算法根据脉冲间隔与单个脉冲的对应关系建立了脉冲间隔分布矩阵(PIDM),然后通过对PIDM行列的累加计算,得到一种新的直方图,该直方图可避免传统脉冲重复间隔(PRI)变换算法在分选参差信号时对于参差信号帧周期过多抑制的缺陷,且能够通过PIDM对辐射源脉冲串进行序列提取,进而得到参差子序列的周期值.仿真分析结果表明,在不增加计算复杂度的情况下,该算法对存在多部参差辐射源和固定重频辐射源的混合场景仍可保持良好的分选效果.     

基于序列关联的参差信号分选算法

针对复杂环境下常规直方图信号分选算法对于参差信号分选能力不佳的问题，该文提出一种基于脉冲间隔与单个脉冲关联的直方图算法。该算法根据脉冲间隔与单个脉冲的对应关系建立了脉冲间隔分布矩阵(PIDM)，然后通过对PIDM行列的累加计算，得到一种新的直方图，该直方图可避免传统脉冲重复间隔(PRI)变换算法在分选参差信号时对于参差信号帧周期过多抑制的缺陷，且能够通过PIDM对辐射源脉冲串进行序列提取，进而得到参差子序列的周期值。仿真分析结果表明，在不增加计算复杂度的情况下，该算法对存在多部参差辐射源和固定重频辐射源的混合场景仍可保持良好的分选效果。     

一种改进的PRI变换算法

对雷达辐射源脉冲序列进行准确分选是当前电子对抗领域迫需解决的一个难题,基于脉冲重复间隔（PRI）变换算法可以实现对固定重频、抖动重频脉冲序列的分选,但存在一定的缺陷。文章分析了使用PRI变换算法时,PRI的取值范围对分选准确率有着较大影响,并推导证明了PRI变换算法不适用于参差重频脉冲序列。针对分析出的两点问题,提出一种改进的PRI变换算法,并通过仿真验证了该改进算法的有效性。     

基于PRI变换的未知雷达信号分选算法研究

针对未知雷达信号主处理中脉冲重复间隔的精确分选部分,介绍了PRI变换的脉冲重复间隔估计算法,提出针对固定重频、抖动重频和参差重频信号的PRI变换算法的仿真和改进方法。     

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。     

一种解决雷达信号分选中“增批”问题的算法

同一部雷达可以在不同时间段内大范围跨波段工作,在现行信号分选过程中,容易出现＂增批＂问题。利用信号的相参特性,构造脉冲初始相位差信号,用Kay算法和相关函数算法,分别对本振频率进行定量和定性估计,实现对同一辐射源信号和不同辐射源信号的分选。仿真结果表明,该算法有效克服了信号分选过程中存在的＂增批＂问题。     

基于混沌吸引子重构和Low-rank聚类的跳频信号电台分选

辐射源无调制信息的暂态信号能够表征辐射源发射机的无意调制特性,对该暂态信号分析可实现辐射源识别。而跳频电台在开机以及频率转换瞬间,都存在一个无信息传送的暂态调整时间,该暂态调整瞬间,电台发射的信号是无调制信息的非线性、非平稳和非高斯信号。该暂态时间序列可反映跳频电台的器件特性,同时该序列往往呈现复杂的混沌特性。因此,借鉴混沌时间序列分析的思想,同时利用暂态信号的Low-rank特性,该文提出了一种基于暂态信号混沌吸引子重构和Low-rank聚类的跳频信号电台分选算法。实验测试表明:跳频电台的暂态信号时间序列属于混沌时间序列,同时实测多跳频信号的电台分选结果证明了Low-rank聚类算法在跳频电台分选上的可行性。     

一种对重频调制与抖动信号的PRI变换分选新方法

针对脉冲重复间隔(PRI)变换法及其改进方法难以分选重频变化信号的问题,提出一种新的信号分选方法,即脉冲相似度检索法.该方法把脉冲相似度引入改进的PRI变换法,根据脉冲相似度对雷达脉冲信号进行搜索、提取.仿真结果表明,该方法不仅使分选更加准确,而且实现了对重频抖动和重频受调制变化信号的分选,其分选准确率达到95％以上.     

基于时序匹配及变长滑窗的雷达信号分选

信号分选是雷达侦察技术与信号处理技术中的关键步骤之一,但常规分选算法运算量大、识别耗时长。同时,在信号丢失严重或者脉冲密度大的情况下易出现增批、漏批问题。针对上述问题,本文提出一种基于时序匹配及变长滑窗的信号分选方法,首先利用载频和脉宽进行粗筛选,然后在时域参数上抽取与雷达参数模板匹配的脉冲序列,匹配的时间窗口根据两条脉冲之间的时间差和雷达参数模板的PRI动态确定。在此基础上,本文提出一种新的雷达信号分选处理流程：将待分选脉冲列分段,对每一段分别进行常规分选和本文所述方法。仿真实验表明,本文算法具有准确率高、耗时短的优点,新的分选流程能够有效弥补常规分选算法的不足。     

一种PCM相参脉冲序列多普勒频率变化率估计算法

相位编码调制信号是一种典型的脉冲压缩信号,广泛应用于脉冲压缩体制的低截获概率雷达中。来波信号中多普勒频率变化率的高精度估计是基于质点运动学原理的单站无源定位与跟踪的一个关键技术。该文针对信号脉内相位调制和多普勒频率变化率信息非常微弱的特点,提出了一种快速高精度估计算法,通过相邻脉冲间的时域相关消除了相位调制对参数估计的影响,频域积累增强了信噪比,利用脉冲间的相参特性进行频谱相关消除了相位模糊,并放大了多普勒频率变化率信息。算法计算量小,为实际应用提供了良好条件。计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

时频空交叠信号的脉内调制类型识别算法

复杂电磁环境下的雷达信号分选技术充分利用被侦察信号的特征信息,把分属于不同信号源的雷达脉冲流分离开来。随着脉冲流密度的增加,出现了一些在时频空3个维度上均严重交叠的脉冲,这些脉冲的辐射源信息差别很小,以至于识别算法无法正确将它们区分,进而造成脉冲丢失或错误识别,使得信号分选的性能大大下降。以6种常见的脉内调制类型脉冲为研究对象,针对脉冲之间两两交叠的情况,提出了基于部分快速傅里叶变换算法的时频空交叠信号脉内调制类型识别算法,并通过一系列仿真分析了算法的性能,证明了算法能够有效地分辨频域和空域高度重叠但时域不完全重叠的信号脉冲流,提高信号分选的性能。     

基于立方卷积插值的信号DFT频谱校正算法

由于栅栏效应的存在,会使得基于信号DFT谱峰搜索的测频算法产生很大误差,因此在测频之前一般需对信号的DFT频谱进行校正。推导出用于单正弦信号DFT频谱校正的立方卷积插值核函数、插值函数及形状参数,并依据脉冲雷达信号是无数个正弦信号之和的事实,将其推广至脉冲雷达信号DFT频谱的幅度校正,给出其频谱检测算法。     

新体制雷达信号PRI样本子图周期搜索提取方法

针对侦察接收机截获的交错脉冲序列中雷达信号的提取问题,在脉冲重复周期（PRI）样本子图描述技术的基础上,提出一种基于PRI样本子图周期搜索的脉冲提取算法。算法改传统PRI搜索法中的相邻脉冲间隔搜索思想为PRI样本子图周期搜索思想,通过构造由脉冲到达时间和准PRI样本子图周期构成的二维提取函数,将搜索过程中符合某一假定PRI样本子图周期的匹配脉冲数存储于二维提取函数中,然后根据二维提取函数的最大值确定PRI样本子图周期,提取对应的脉冲,实现复杂PRI类型的雷达信号提取。仿真结果验证了该方法的有效性。      

一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法

在电子侦察领域中，传统的雷达脉冲信号检测是基于包络检波的非匹配检测。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计精度，文中提出了一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法——极值序列分析法。该算法可在低信噪比条件下完成雷达脉冲信号的检测，然后对雷达脉冲信号的脉冲幅度、脉宽、到达时问、信噪比和载频等参数进行估计。仿真结果表明：极值序列分析法对雷达脉冲信号的检测概率高、参数测量精度高和处理速度快。     

一种改进型PRI变换雷达信号分选方法

基于PRI分选有多种方法,其中PRI变换法对脉冲重复间隔有较高的估计精度,并克服了传统直方图统计法中的子谐波问题。文中在对PRI变换法进行深入研究的基础上,提出了一种改进的自适应PRI变换法,仿真结果验证了新算法的可靠性。     

基于FastICA的雷达信号分选研究

现代战争中新体制雷达的大量涌现,电磁环境变得越来越复杂,对雷达信号分选提出了新的挑战。目前的雷达信号分选领域,多采用基于参数容差的传统分选方法,这些方法受参数误差的影响大,对PDW参数相似的雷达无法分选,已经无法适应复杂电磁环境。在对FastICA算法原理分析的基础上,重点研究了将它应用于PDW参数相近的雷达信号和参差脉冲列的分选,并进行了仿真。仿真结果表明,FastICA是建立在源信号统计独立基础上的处理,对信号相关性敏感,受参数误差的影响小,可以有效解决上述问题,为雷达信号分选提供了一种新的思路。     

Multi-Parameter Signal Sorting Algorithm Based on Dynamic Distance Clustering

A multi-parameter signal sorting algorithm for interleaved radar pulses in dense emitter environment is presented. The algorithm includes two parts, pulse classification and pulse repetition interval (PRI) analysis. Firstly, we propose the dynamic distance clustering (DDC) for classification. In the clustering algorithm, the multi-dimension features of radar pulse are used for reliable classification. The similarity threshold estimation method in DDC is derived, which contributes to the efficiency of the algorithm. However, DDC has large computation with many signal pulses. Then, in order to sort radar signals in real time, the improved DDC (IDDC) algorithm is proposed. Finally, PRI analysis is adopted to complete the process of sorting. The simulation experiments and hardware implementations show both algorithms are effective.