基于灰度共生矩阵的微动干扰分类识别

针对雷达成像中面临的调制转发微动干扰、微动散射波干扰、脉冲卷积微动干扰3种新型微动干扰样式的识别问题,提出一种基于灰度共生矩阵的干扰识别方法。该方法从图像域角度出发,首先对雷达接收信号矩阵进行灰度化处理,然后利用灰度共生矩阵提取其纹理参数并构造特征参数,最后采用KNN分类器实现了对雷达接收信号中目标回波和3种微动干扰样式的检测与识别。仿真实验结果表明,当信噪比为-5 dB时,不同干信比下4种信号样式的识别率均能够达到90%以上,每种信号样式整体识别率在98%以上;当信噪比为5 dB时,不同干信比下4种信号样式的识别率均能够达到95%以上,每种信号样式整体识别率在99%以上。     

一种基于正交脉冲分集的ISAR欺骗干扰消除与识别方法

延时转发欺骗性干扰是针对逆合成孔径雷达(ISAR)成像的一种重要干扰方法,为了对抗干扰产生的假目标,提出一种基于正交脉冲分集的ISAR欺骗干扰识别与消除方法。首先建立了逆合成孔径雷达干扰信号模型,研究并给出了针对此干扰的正交脉冲设计应当满足的约束条件,通过设计一组半正交化的脉冲实现了对于延迟转发欺骗干扰的消除与识别。该方法通过对逆合成孔径雷达波形的正交化设计,可以检测并消除延时转发干扰产生的假目标,实现相应的逆合成孔径雷达抗干扰。最后通过仿真实验在20 dB的干信比条件下,产生了0.3倍峰值的旁瓣波形,并成功得到ISAR图像。同时在5 dB以上的高信噪比条件下,将文中方法与已有方法进行对比,ISAR图像的峰值信噪比提升了约5 dB,验证了所提方法的有效性。