一种基于频域的脉冲信号分选的新方法

提出了一种基于频域的雷达脉冲信号分选方法,新方法打破了以往主分选算法CDIF、SDIF、变换等只考虑分选的局限性,考虑从RF角度进行分选,并综合AOA、PW、PRI等信息进行辅助分析。在仿真试验中,对于复杂雷达信号环境使用新方法进行逐层分选,并依照平面变换技术在RF-TOA平面上显示分选结果,可明显看到新方法能实现对多种PRI调制和RF调制相交叠的情况进行分选,并且算法简单易于实现。     

基于DTFT的正弦波频率估计方法研究

本文提出了一种利用DTFT变换获得信号的（离散时间傅里叶变换）幅频特性来进行频率估计的方法。文章论证了算法原理,介绍了关键步骤（正交变换）的实现方法,并与同类方法比较给出了若干仿真结果,说明了本算法的优势及局限。     

一种低信噪比雷达信号分选方法

文章就低信噪比雷达辐射源信号分选问题提出一种结合FastICA和小波去噪方法的改进算法,通过仿真实验表明新算法能够有效提高信噪比,增强了信号的可识别性。文中还就算法的实现顺序分别进行了实验,并将其结果分别与FastlCA算法作了比较,证实新算法比FastICA算法性能更优越。最后,文中给出经过新算法分选后的信号能量损失比并给出相应分析。     

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。     

用于信号处理的重复周期变换

提出一种从脉冲到达时间序列到对应的脉冲重复周期序列的变换方法（ＴＴＰ）它可以直接获得对应于到达时刻的瞬时脉冲重复周期，而无须任何关于侦察目标的先验知识，将这种变换用于脉冲信号的可视化分选中，取得了良好的效果。     

一种新的雷达信号分选方法

ICA(Independent Component Analysis)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。     

一种新的电子战信号分选综合方法的研究

面对日益复杂的电磁环境,提高发现概率并降低虚警概率已成为信号分选的关键技术。提出了一种结合了聚类以及智能动态关联的新的电子战信号分选综合方法。仿真结果表明该方法能克服传统分选方法存在的问题,做到实时、准确分选。最后还给出了一种可信度计算方法。     

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。     

一种新的定量评估电磁环境复杂度方法

针对跳频信号分选提出了采用“复合信息熵”定量评估电磁环境复杂度的方法。“复合信息熵”分三个部分：类型熵、密度熵、分布熵，综合考虑了电磁环境中包含的信号类型数、跳频跳速、跳频电台数目和信道使用是否均匀等因素，合理反映了电磁环境的复杂度。在固定的观测时段内，熵值随着信号种类数增加、跳频跳速加快、跳频电台数目增多、信道使用不均匀度增加而增加。仿真结果表明方法有效。     

一种新的未知雷达信号聚类分选方法

通过分析,说明了k-means聚类算法不适用于未知雷达信号分选,进而提出一种改进网格聚类分选方法。该方法将数据点映射到网格空间,通过双密度阈值准确区分信号网格与噪声网格,利用网格的高密度连通性完成聚类分选。该方法计算量小,对噪声不敏感,无需先验知识支持。计算机仿真验证了算法的有效性。     

X波段雷达重复频率（PRF）设计

雷达信号处理的根本目的是从杂波中提取运动目标 ,本文从杂波有效抑制的角度对X波段测高雷达进行PRF设计。对设计结果的分析表明 ,X波段雷达采用中脉冲重复频率PD体制 ,信杂比改善因子增大 ,有利于云雨杂波背景下目标信号的检测 ;同时 ,虽然增加了距离解模糊电路 ,但可以省去脉冲压缩电路 ,综合效能明显提高     

一种新的重频分选检测门限选择算法

在小波理论的基础上提出了一种新的重频分选检测门限选择算法，并在此基础上对原有的重频分选算法给予改进。原有的重频分选算法检测门限选择单一，不适用于脉冲列分布不均匀的信号环境，该算法克服了这些缺点，不仅适用于脉冲列分布均匀的情况，而且适用于脉冲列分布不均匀的情况。仿真结果表明该算法较传统的CDIF算法对固定PRI形式的雷达脉冲列的分选有较好的效果。     

从CTFT公式出发推导周期序列的DTFT

基本的傅里叶变换有四种,学生在学习和使用过程中在连续和离散之间感觉有一些隔离而不容易将二者融会贯通起来,而是机械地记忆。在频域引入冲激函数后,周期信号/序列也有傅里叶变换,以便于将傅里叶分析方法应用到调制和采样等问题中,这体现了傅里叶变换统一的重要性。本文借助四种基本变换讨论了在连续和离散之间傅里叶变换的统一性,将连续时间和离散时间傅里叶分析联系起来,提供了一个统一的框架,以达到更好的教学效果。     

基于脉冲关联的雷达信号重频分选算法

在重频直方图分析方法基础上，根据时差脉冲对之间的相关性，提出并分析了一种新的雷达脉冲重频分选算法。该算法在统计脉冲时差直方图的同时记录脉冲序号信息，改进了传统重频直方图只能用作重频分选前的辅助分析方法的缺点。与传统的重频分选方法相比，本文提出的方法实现简单、分选效率高、可靠性好，能够适应复杂信号环境和复杂重频体制雷达脉冲的分选要求。通过计算机仿真验证了该算法的性能。     

利用测向信息消除高重复频率信号的时差定位模糊

该文针对三星时差定位系统对高重复频率信号的定位模糊问题,提出在主星增加干涉仪测向并结合测向信息解模糊的思路。由于干涉仪本身有可能出现测向模糊,进一步提出了根据模糊测向信息解时差定位模糊的方法,其在无测向模糊时同样适用。该方法定义了时差定位点的距离参数,通过对其做门限检测去除虚假时差定位点,从而有效地减少了模糊定位点数量,改善了对高重频信号的定位模糊问题。     

基于脉冲幅度的预处理方法

提出一种基于雷达信号脉冲幅度的预处理方法,提供了一种自动选择相对测量误差较小脉冲的新方法。仿真试验表明,该方法能够从多部雷达信号交错的脉冲序列中,提取出测量较准确的雷达信号脉冲,以便得到较好的分选效果。