基于小波脊和FSVM的雷达辐射源识别

有效的特征提取和信号特征选择是解决复杂体制雷达辐射源信号分选难题的重要手段。利用小波脊和高阶谱分析方法提取雷达辐射源信号的瞬时频率、瞬时相位和幅度以及高阶累积量等特征向量。通过基于互信息的贪婪算法进行特征选择,得到具有低维数、可识别性的辐射源特征。为解决多分类问题中的不可分情况,引入基于模糊C均值聚类的模糊支持向量机进行雷达辐射源分类识别实验。实验表明,该方法对多种复杂辐射源信号具有较好的识别效果。     

干扰天线高度优化选取的方法

地表反射引起的波瓣分裂效应对UHF波段雷达干扰站干扰性能会产生严重影响,必须研究解决的方法。首先讨论了多路径传输理论并在此基础上建立了考虑地表反射的干扰方程模型;其次分析了波瓣分裂对干扰性能的影响;最后根据干扰天线高度影响波瓣分裂的结论,提出两种干扰天线高度优化选取的方法并通过仿真实验验证了两种方法的有效性。     

基于双谱二维特征相像系数的雷达信号分选

针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,应用双谱二维特征相像系数实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率分选.对接收到的信号首先提取双谱幅度谱,并将其简化为二维特征,然后构造一矩形脉冲序列与一三角形脉冲序列,分别求二维特征与两个脉冲序列的相像系数,最后将求取的相像系数作为分选的特征参数.由于不同信号的双谱区别大且对高斯噪声不敏感,因此,转换后的相像系数可分性强、稳定度高,仿真验证了新方法的优越性,在信噪比为10 dB时,分选准确率最低为90%.     

一种新的雷达辐射源识别方法

提出一种用于雷达辐射源识别的新方法。根据小波包特征（WPT）和脉冲重复间隔（PRI）的特点,将八维WPT中的第六、七个分量（Wpt6、Wpt7）以及PRI的均值和方差（mpRI、σ^2PRI）四个特征参数作为雷达辐射源的识别依据,设计了径向基概率神经网络（RBPNN）分类器。通过计算机仿真验证了新方法的可行性,与常规方法相比,不仅提高了识别准确率,识别速度也有所提高。     

采用水玻璃砂串注工艺的铸钢无箱射压造型线

本文着重介绍了采用水玻璃砂串注工艺的铸钢无箱射压造型线的组成、工艺流程、动作原理及设备性能、特点和技术参数。该线的试用,为无箱射压造型用于铸钢件生产提供了新的经验。     

新型核壳型纳米球形聚电解质刷的制备

采用光乳液聚合法成功合成了一种纳米球形聚电解质刷,该纳米球形聚电解质刷由核、壳两部分组成:核为直径320nm的聚丁二烯胶乳微球,壳为在其表面接枝的长度和接枝密度可控的线性聚丙烯酸链.分别比较了不同反应温度和引发时间对聚电解质刷接枝密度的影响.结果表明:纳米球形聚电解质刷粒径(D)和离子强度(C<,I>)之间在实验范围内...     

用神经网络进行雷达辐射源识别研究

为提高雷达辐射源识别系统的识别率，分析了BP神经网络、径向基神经网络和径向基概率神经网络等3种神经网络的结构和性能．用假设的10部雷达参数产生数据进行实验．仿真结果表明，应用径向基概率神经网络能大幅提高雷达辐射源识别的识别率，该网络在雷达辐射源识别中的分类性能明显优于其他2种神经网络．     

多站干扰机载预警雷达效能分析

对机载预警雷达的干扰是地对空雷达干扰系统的主要任务之一。通常采用多部干扰机同时干扰一部雷达。本文推导了多部干扰机干扰空中预警雷达的干扰方程,仿真了多系统联合干扰机载预警雷达,地空干扰系统掩护运动目标时目标的暴露区。通过仿真结果分析,为干扰站的有效配置提供支撑。