基于PSO-DBSCAN和SCGAN的未知雷达信号处理方法

针对雷达实际侦察过程中会侦收到大量样本库中所没有的未知雷达信号,设计了一种基于粒子群优化的具有噪声的密度聚类算法和半监督条件生成对抗网络的单脉冲未知雷达信号处理方法.通过粒子群优化算法得到具有噪声的密度聚类算法的最优输入参数后,对未知雷达信号进行聚类,在聚类算法输出的簇中采用距离筛选算法筛选出更为可信的样本将其扩展到雷...     

期望接收机和窃听接收机位置相邻物理层安全通信方案

针对期望接收机和窃听接收机位置相邻,即期望信道和窃听信道高度耦合的情况下安全无线通信问题,提出了基于频控阵的物理层安全通信方案。首先,考虑窃听接收机位置已知,通过自适应遗传算法得到发射阵元间最优时不变频率增量,最大化系统的保密容量;同时,在基带信号中添加人工噪声,降低窃听端的信噪比。其次,改进优化方案,实现窃听端未知情况下的安全通信。最后,进行仿真对比实验,验证了方案的安全性能。     

在滑动窗口中判决的自适应门限检测方法

对在突发通信中基于噪声功率和基于信号功率的自适应门限信号检测方法进行研究,提出了在滑动窗口中进行比较判决的自适应门限检测方法,用多个采样点进行比较判决以取得最优的同步信号。仿真比较不同情况下的系统性能,结果表明改进方案能得到精确的系统同步信号,低信噪比时,基于噪声功率的自适应检测方法检测概率较大。     

脉冲噪声非线性变换设计的研究综述

由于脉冲噪声下的最优检测要求非线性运算, 信号检测常采用零记忆非线性变换接匹配滤波的检测结构。本文系统地综述了脉冲噪声下的非线性变换设计, 梳理了国内外研究在噪声模型、非线性函数和设计方法3个方面的工作, 并总结研究路线和规律。首先, 脉冲噪声模型常采用对称α稳定分布、Class A分布、高斯混合分布及其他混合分布。其次, 以拖尾函数为特征, 非线性函数模式可分为传统削波/置零、多区域组合拖尾、单参数特定拖尾、单参数非分段函数以及双参数可变拖尾。然后, 在设计方法上, 分析近似和正态变换的思路比较直观, 而最大信噪比和最大效能准则与检测性能有直接联系。之后, 总结了常见研究路线和主要研究成果的共性规律。最后, 探讨了噪声分布未知和效能寻优简化的问题, 展望未来可能的研究点。     

用状态变量法解纯预测问题

本文用状态变量法给出纯预测问题的一种新解法。认为输入信号是由非平稳噪声冲激时不变线性系统形成的。所得最优预测器与Wiener讨论纯预测问题时所用的四个例子进行了比较。     

复杂信号环境下非合作突发通信信号的实时检测

现有未知突发信号检测算法是基于噪声加单一突发信号的简单假设的,在实际复杂信号环境会产生大量虚警而失效。针对实际非合作突发通信信号的检测环境除噪声外还包含多个连续信号和一些短突发干扰信号,建立了复杂信号环境模型,提出了适用于此环境的基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的时序检测器。该检测器利用突发通信信号时间上短持续的特点剔除连续信号和短突发干扰造成的虚警。对该检测器的检测性能进行了分析和仿真,结果表明在复杂信号环境中当常规检测器由于虚警概率很高失效时,该检测器可以同时获得较低的虚警概率和较高的检测概率,因而适用于复杂信号环境中非合作突发信号检测。该检测器运算量小,易于实时实现。     

反辐射导弹的最优检测

本文以反辐射导弹告警系统为背景，根据典型反辐射导弹的发射模式，建立了反辐射导弹雷达回波时间序列模型，指出告警系统对反辐射导弹的脉冲串检测实际上是速度及加速度分量未知的线性调频信号的检测。推导了反辐射导弹的最优检测的表达式及参数估计的精度，并给出了最优检测的检测性能，为工程完成反辐射导弹回波脉冲串的检测提供了理论基础。     

基于Poincare截面的微弱信号定量检测与幅值参数提取

为解决微弱信号定量检测问题,提出并建立了基于Poincare截面的检测统计量,并以此设计了利用Duffing振子进行微弱信号定量检测及幅值参数提取的有效实现方法。通过分析Duffing振子的Poincare截面特性,发现系统输出关于幅值的分岔特性能够清晰判定系统不同状态,由此对Poincare截面的分布点进行方差统计,构建检测统计量与检测判定区间,实现对微弱信号的定量检测。仿真实验发现，该定量检测方法的噪声鲁棒性优于传统时域特征检测方法,进一步设计了循环检测系统用以提取待测信号幅值参数并实现对未知频率信号的检测，为基于Duffing振子的微弱信号检测提供了定量检测途径与参考。     

基于并行滤波器组和高阶累积量的扩频信号检测与估计

在非协作通信截获中,提出了一种有效的基于并行滤波器组和三阶累积量的扩频信号检测方法.滤波器组将输入信号细划成许多窄的频率通带,不仅在时频域完整的描述了未知信号,也改善了输出信噪比.采用三阶累积量估计器进一步抑制高斯噪声,并保留信号的有用信息,提高算法的检测能力.最后通过创建特征矩阵,实现扩频信号的参数估计.仿真实验表明,算法适用于低信噪比下的直接序列扩频扩信号检测,并能有效估计截获信号的载频和调制带宽.     

噪声增强局部最优处理器信噪比增益的研究

在弱信号情况下,一种易于实现且性能渐近于Neyman-Pearson处理器的结构称为局部最优处理器。利用分叉噪声构造了一类局部最优处理器,证实了这类处理器对于非零噪声强度具有最大输出输入信噪比增益,即局部最优处理器性能的噪声增强现象。     

LFM脉冲雷达恒虚警检测的协同压制干扰

针对采用恒虚警检测的线性调频脉冲压缩雷达,提出多假目标联合灵巧噪声的协同压制干扰方法。首先阐述了利用卷积调制转发实现多假目标压制干扰的机理,并推导得到压制信号关键参数值,如假目标个数及干噪比。然后分析了多假目标干扰在侦测参数存在误差时的不足之处,并进一步计算进行协同干扰所需的压制噪声功率。最后对协同压制干扰的效果进行了仿真验证,仿真结果表明,该方法能够降低目标发现概率,实现对雷达检测环节的有效干扰。     

基于二维积累的雷达分布式目标检测新方法

利用单元积累的思想,先在各个方位上提取目标散射中心后,对分布式目标进行一维化处理,然后对各个方位的目标散射中心能量进行非相干积累,得到了高斯背景中高分辨率雷达分布式目标的检验统计量。仿真结果表明,该方法较距离扩展目标检测方法的检测性能有明显改善,且其检测性能随着角分辨率的提高而进一步改善。此方法可用于信号级检测SARI、SAR等分布式目标。     

Estimation of detection threshold in multiple ship target situations with HF ground wave radar

A credible method of calculating the detection threshold is presented for the multiple target situations, which appear frequently in the lower Doppler velocity region during the surveillance of sea with HF ground wave radar. This method defines a whole-peak-outlier elimination (WPOE) criterion, which is based on in-peak-samples correlation of each target echo spectra, to trim off the target signals and abnormal disturbances with great amplitude from the complex spectra. Therefore, cleaned background noise samples are obtained to improve the accuracy and reliability of noise level estimation. When the background noise is nonhomogeneous, the detection samples are limited and often occupied heavily with outliers. In this case, the problem that the detection threshold is overvalued can be solved. In applications on experimental data, it is verified that this method can reduce the miss alarm rate of signal detection effectively in multiple target situations as well as make the adaptability of the detector better.     

一种高频谱纯度合成信号源实现方案

针对利用低相位噪声、细分辨、高频谱纯度信号产生的精密测量、信号分析等应用场合,提出了一种应用直接数字频率合成和多个锁相环相结合的高频谱纯度合成信号源实现方案。该方案利用直接数字合成、小数分频锁相、高速数字鉴频鉴相、低噪声环路滤波等频率合成技术来降低相位噪声、杂散和提高分辨力,使合成信号源整机的各项技术指标均有较大提高。给出了实现方案的原理图和试验结果,通过硬件验证了该方法的有效性。     

Volterra滤波器在混响背景下信号检测中的应用

混响是主动声纳检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看作是一个非平稳的随机过程,这使得工作在白噪声条件下检测器的性能在一定程度上受到限制.关于混响背景下信号的检测问题是人们一直关注的问题,通常人们将混响视为随机信号进行建模,而忽视它的混沌特性.将混响视为混沌噪声并进行混沌建模,利用Voiterra滤波器实现混响时间序列预测,实现混响背景噪声下信号的检测,并通过仿真得到预期结果.     

集成多普勒观测的目标机动检测算法

基于决策的单模目标跟踪方法的关键是及时而稳健的目标机动检测,充分利用目标多普勒观测量能够有效提高机动检测性能。提出一种集成多普勒观测的目标机动检测算法,利用基于马氏距离的预测寻优方法,克服了多普勒观测噪声水平较高时估计式无解的情况,提高了加速度估计精度;基于奈曼皮尔逊准则设计机动检测器,避免了因目标机动检测的滞后性带来的门限漂移。仿真实验表明,算法提高了加速度估计的精度和稳健性,显著降低了平均检测延迟,有效提高了机动检测性能。     

基于噪声边界检测的规则函数脉冲噪声滤波器

针对随机值脉冲噪声,提出了噪声边界检测的规则函数滤波方法。该方法由噪声检测器与图像滤波器两部分构成。在噪声检测部分,由像素二阶差对各个子窗口像素进行像素边界值检测,进而对所有子窗口边界值进行全局统计确定图像噪声像素边界,并利用同类像素个数对噪声边界内的像素进行纠正以降低错检率。针对噪声像素,利用图像规则函数和噪声像素限制条件来构造规则函数滤波器。将所提出的方法应用于噪声像素检测与滤波,并与其他算法对比,实验结果表明,该方法能够同时保证低漏检率和错检率;在滤波方面,该方法所得到的修复图像具有更高的峰值信噪比和视觉效果。     

基于自适应尺度变换-双稳态随机共振模型的BPSK信号检测算法

为提升在强噪声背景下对二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)信号的检测性能, 针对主流方法在抑制噪声过程中信号受到一定程度的削弱、信号处理系统引入新噪声导致检测性能下降的问题,提出了基于自适应尺度变换双稳态随机共振模型的BPSK信号检测算法。对于经典的双稳态随机共振系统只能处理小幅度、低频段的周期信号的情况, 首先将双稳态随机共振系统进行尺度变换, 证明在高采样率条件下, 双稳态随机共振系统可应用于高频的BPSK信号, 并基于Neyman-Pearson准则设计了非线性阈值检测系统, 推导且定量表示出检测器的误码率, 以此作为反馈量, 自适应地调节系统参数, 构建了信号检测的完备流程。通过仿真实验验证了尺度变换的可行性以及所提算法的适用性, 为低信噪比条件下的弱BPSK信号检测提供了理论依据。     

SAR图像的多尺度边缘检测方法

SAR图像具有很强的斑点噪声,使得单尺度边缘检测算子难以兼顾噪声抑制、检测边缘的完整性和定位的准确性。提出一种SAR图像的多尺度边缘检测方法。首先构造高斯多尺度边界检测算子,然后根据信号边界与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,将不同尺度的检测算子检测的边缘相融合,提出由边缘传递、继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法。实验证明该方法可以有效克服斑点噪声的影响,融合的边界比较完整,定位准确。     

基于时变白化滤波器的DSSS系统干扰盲检测

将循环维纳滤波应用于直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)系统的干扰检测, 并提出了一种干扰盲检测器, 称之为时变白化滤波检测器。由于DSSS信号和干扰信号具有不同的循环平稳特征, 因此可以调整时变白化滤波检测器的滤波器系数, 使干扰检测器的输出只包含背景噪声和干扰信号, 从而实现干扰盲检测。仿真结果表明, 采用本文提出的循环平稳干扰检测器的DSSS接收系统能够在较大的干信比范围内检测干扰信号的存在, 并且在性能上优于时不变白化滤波检测器。