基于截获因子的直序扩频水声通信隐蔽性能分析

研究了对数正态衰落水声信道条件下直接序列扩频通信的隐蔽性能.首先建立水声隐蔽通信系统模型,提出了基于可检测距离的截获因子作为衡量水声通信系统隐蔽性的方法.理论研究了直接序列扩频信号经过对数正态衰落水声信道传输后,截获接收机能量检测工作特性以及通信接收机同步相关检测特性和扩频通信误码性能.仿真分析了不同的信道衰减参数及信号参数、调制方式等对水声通信系统隐蔽性能的影响.仿真结果表明:在对数正态衰落水声信道条件下,直序扩频通信具有低截获通信能力;在一定条件下,降低发射载波频率、增大信号时间带宽积、降低调制阶数和通信速率将有利于提升水声通信隐蔽性;浅海信道比深海信道更利于隐蔽通信,近程水声通信比中远程通信更容易实现隐蔽.     

随机噪声调频信号带宽分析

随机噪声雷达由于具有低截获率,抗干扰能力及电磁兼容能力等一系列特点,得到了广泛的重视.介绍了一种随机噪声调频雷达信号,对它的自相关函数和频谱函数进行了详细的推导.通过理论分析和计算机仿真总结了不同条件下随机噪声调频信号带宽的计算方法.利用对带宽的分析,进一步讨论了带宽对信号分辨率和截获率的影响.仿真结果表明,噪声调频信号易于实现宽带特性,并且在大带宽的条件下具有良好的分辨率和低截获性能.     

基于延时相乘结构的直扩载波最优检测

针对直接序列扩频信号在通信、导航和雷达等应用中具有低信噪比和低截获概率等特点,给信号侦察带来很大困难,提出了一种基于延时相乘结构的载波信号最佳检测方法。通过推导检测器的输出信噪比,研究了延时、带宽和输出信噪比的关系,得到了最优的参数设置方法。分析表明:在已知部分参数下,延时为零而且匹配滤波时检测器性能最佳;在未知参数条件下,当延时与带宽之积为0.4时,检测器性能达到最佳。在此基础上,分析了检测器的性能,并通过仿真实验验证了提出方法的有效性。     

混沌跳码扩频通信系统

随着无线通信盲检测技术的发展,传统直扩通信技术的安全性问题已经不能被忽视,为此提出了一种新型的直扩体制——跳码直扩.在跳码直扩体制的基础上,采用混沌序列设计跳码图案和扩频码集,用初值敏感、随机特性好、相关特性好的混沌序列来产生跳码图案和扩频码,进一步提高跳码扩频通信的抗干扰和抗截获性能.设计了一个混沌跳码扩频通信系统,分析比较混沌序列与m序列的相关特性,并通过MATLAB仿真,分析跳码混沌扩频通信系统的通信性能、抗干扰性能和抗截获性能.仿真结果表明跳码混沌扩频通信系统具有更好的抗干扰抗截获性能,在今后的反侦察通信方面具有更大的发展前景.     

基于延时相乘结构的直扩载波最优检测

针对直接序列扩频信号在通信、导航和雷达等应用中具有低信噪比和低截获概率等特点,给信号侦察带来很大困难,提出了一种基于延时相乘结构的载波信号最佳检测方法。通过推导检测器的输出信噪比,研究了延时、带宽和输出信噪比的关系,得到了最优的参数设置方法。分析表明在已知部分参数下,延时为零而且匹配滤波时检测器性能最佳,在未知参数条件下,当延时与带宽之积为0.4时,检测器性能达到最佳。在此基础上,分析了检测器的性能,并通过仿真实验验证了提出方法的有效性。     

基于二阶矩的直扩信号伪码周期估计算法

直接序列扩频信号(DSSS)具有抗干扰抗截获等特性,对其参数的有效估计具有重要意义。针对直扩信号的伪码周期估计的问题,在现有的自相关估计方法基础上引入二阶矩概念,提出了一种基于二阶矩的伪码周期估计算法,并对其进行了理论分析和实验仿真。仿真结果表明,该算法能适用于低信噪比情况,并且与自相关估计方法相比,估计性能更好。     

线性调频和巴克码组合调制雷达信号性能分析

由于单一调制的低截获雷达信号很容易被敌方截获接收机截获,从信号波形出发,本文提出来一种脉内线性调频、脉间7位巴克码（LFM-Barker）组合调制的低截获雷达信号波形。通过理论推导与数值仿真,分析了该组合调制雷达信号的时频域信号形式,时频域匹配处理特性,模糊函数,时移频移联合参数估计以及低截获特性。结果表明,LFM-Barker组合调制雷达信号具有好的时频特性,高的距离与速度分辨率,提高了雷达信号的低截获性能。     

混沌跳码扩频通信系统及其抗干扰性能分析

随着无线通信盲检测技术的发展,传统直扩通信技术的安全性问题已经不能被忽视,为此提出了一种新型的直扩体制——跳码直扩。在跳码直扩体制的基础上,采用混沌序列设计跳码图案和扩频码集,用初值敏感、随机特性好、相关特性好的混沌序列来产生跳码图案和扩频码,进一步提高跳码扩频通信的抗干扰和抗截获性能。设计了一个混沌跳码扩频通信系统,分析比较混沌序列与m序列的相关特性,并通过MATLAB仿真,分析跳码混沌扩频通信系统的通信性能、抗干扰性能和抗截获性能。仿真结果表明跳码混沌扩频通信系统具有更好的抗干扰抗截获性能,在今后的反侦察通信方面具有更大的发展前景。     

短波信道下直扩信号检测与载频盲估计

针对通信侦察识别中广泛遇到的短波信道下直接序列扩频信号(DSSS)的检测与参数估计问题,提出了一种利用广度优先搜索邻居(BFSN)聚类分析提取未知信号高阶循环累积量循环频率的算法。该算法通过聚类比较截获信号的各类峰值,剔除干扰和奇异类信号,克服了短波信道中常见的多径效应引起的码间串扰(ISI)影响,从而实现了在低信噪比条件下,对直扩信号进行检测和载频的盲估计。对算法进行了理论分析,并通过计算机仿真验证了该算法在低信噪比下具有较好的稳健性。     

基于短时分数阶傅里叶变换的非线性调频类信号检测

在复杂的电磁环境下,低截获概率(low probability of intercept,LPI)机载雷达能够有效地降低无源探测系统对作战飞机的作用距离及跟踪制导精度,从而能够有效地提高作战飞机的突防能力和生存能力。低截获概率机载雷达多使用宽带调制信号,通过使用信号的能量在频域上展开,从而降低雷达辐射信号被敌方截获接收机截获的概率。低截获概率机载雷达信号中最常见的是线性调频类信号(包括线性调频信号和相位编码信号)和非线性调频类信号(包括Costas码信号和Barker码信号)。本文通过分析非线性调频类信号中的Costas码和Barker码信号的固有特征,采用短时分数阶傅里叶变换,探讨截获接收机对非线性调频类信号的检测方法。由于Costas码和Barker码信号分段可视为近似线性调频信号,而分数阶傅里叶变化是最适于线性调频信号检测的时频变换方法,所以本文利用短时分数阶傅里叶变换对非线性调频类信号的每个调频持续时间内的信号能量进行聚焦,从而对信号进行能量检测。由于常见的时频分析方法,如Choi-Williams时频分析,有对信号进行时频变化后信号能量不能集中的缺陷,所以短时分数阶傅里叶变换较Choi-Williams时频分析方法更有利于对非线性调频类信号进行能量聚集,从而有利于进行信号检测。仿真分析表明截获接收机对不同的非线性调频类信号具有不同的检测性能。     

基于加权型三次相位函数和FRFT的LPI信号识别研究

针对低截获概率雷达信号难以识别和分类的问题,提出了基于加权型三次相位函数和分数阶傅里叶变换的低截获概率雷达信号识别算法。用短时傅里叶变换剖析了应用较广的八种低截获概率雷达信号的时频特性,然后依据调频率将其分为两类。先用加权型三次相位函数估计信号的调频率,然后再用分数阶傅里叶变换获得信号的各分量峰值,根据峰值能量比进行细分类。通过大量的实验仿真验证,本算法在信噪比为0 d B的条件下,正确识别率能够达到95%以上。     

基于自适应形态学的LPI信号检测预处理算法研究

针对传统算法在面对复杂环境中LPI信号检测时不能对噪声进行有效的滤波,提出了一种基于自适应形态学的LPI信号检测预处理方法。首先建立单一尺度形态学滤波模型,其次在单一尺度形态学频谱数据做分段插值处理时,在每段采用加入比例系数的改进形态学腐蚀和膨胀机理,再将插值后的序列与原信号相减来对其进行修正,最后通过算法仿真,验证了改进的算法在弱化结构元素尺度选择矛盾对不同带宽处的噪声基底估计的影响的同时,还能大大降低整个算法运算量的效果,取得了良好的滤波效果。     

脉间波形变换信号分选跟踪器的设计与实现

针对目前普遍存在的LPI雷达信号识别截获难的情况,提出了一种脉间波形变换信号的分选跟踪器的设计方案．在多脉宽和捷变分析的基础上,采用了改进的概率统计算法和动态关联扩展法进行分选,在跟踪器中采用了“多波门”和“少波门”2种波门给出方式,并进行了软硬件设计和测试．实践证明,此分选跟踪器对于脉间波形变换信号有着较强的识别能力．     

频域积累与EMD去噪结合的微动信号检测算法

 超宽带生命探测雷达具有穿透能力强、距离分辨率高、抗干扰能力强等诸多优点,在防暴、救援、反恐等领域有很高的使用价值。由于穿墙生命探测雷达回波信号具有杂波干扰严重,且生命信号与背景噪声相互交叠等特点,利用传统数字滤波方法无法有效检测人体微动信号。针对此问题,本文提出一种利用频域积累与经验模态分解（EMD）相结合的人体微动信号检测算法,利用频域积累提高回波信号的信噪比,利用EMD 方法进行进一步的去噪处理。该算法不仅具有频域积累可以有效提高信噪比的优点,而且具有EMD 方法自适应分解信号的能力。同时,它克服了在低信噪比情况下,频域积累实时性不强,以及EMD 方法不能有效去除杂波的缺点。仿真和实验证明,该算法既可以有效提高雷达回波信号的信噪比,又可以改善单纯使用频域积累实时性不强的缺点,利用该算法对雷达回波信号进行处理可以准确快速地检测出人体的呼吸频率,是一种很好的穿墙雷达微弱信号检测新方法。     

基于深度学习与支持向量机的低截获概率雷达信号识别

 提出了一种基于栈式自编码器与支持向量机的低截获概率（LPI）雷达信号识别方法。首先,通过Choi-Williams分布,将信号变换到时频域,获取信号的时频图像;其次,使用图像预处理方法对时频图像进行处理,得到便于自编码器处理的图像;再次,使用栈式自编码器从预处理后的时频图像中自动地提取出信号特征;最后,基于提取的信号特征使用支持向量机（SVM）对信号进行分类。本方法使用任意波形发生器（AWG）模拟产生了8类LPI雷达信号,采用栈式自编码器与支持向量机相结合的方法识别信号。仿真实验结果表明,该方法能够在低信噪比和小样本情形下有效识别LPI雷达信号。     

复合编码调制Frank/Costas雷达信号性能分析

在现代电子战争中,雷达信号的隐身对于雷达来说非常重要。本文提出了一种由Frank相移键控信号与Costas频率编码信号同时调制的一种新型组合Frank/Costas雷达波形,通过数值仿真得到这种新型PSK/FSK雷达信号的模糊函数,从而对Frank/Costas雷达信号的目标分辨率、距离模糊函数、多普勒模糊函数、截获因子等特性进行了分析,仿真结果表明,这种新型的雷达波形是比单一调制Frank或Costas信号具有更好的低截获特性的大时宽带宽雷达信号。     

二维扩展频谱系统下的PARAFAC接收机

对二维扩展频谱系统的接收信号经过IDFT(离散傅里叶反变换)模块后的信号进行分析,表明此信号具有三线性模型特征;为此,提出了二维扩展频谱系统下PARAFAC(平行因子)接收机算法,该算法先利用三线性交替最小二乘(TALS)算法估计出信源矩阵,然后对其进行判决.仿真结果说明:二维扩展频谱系统PARAFAC接收机算法性能随着SNR增加越来越逼近于非盲相干检测接收机,而且在较低SNR条件下它们具有相近的性能.该算法无需时域扩频码、频域扩频码和信道衰落信息,是一种真正意义上的盲的检测算法.     

旋转机械轴系扭振频率微弱信号的混沌检测方法

利用Duffing随机方程的混沌特性,提出了应用于旋转机械正常扭振频率微弱信号检测的方案。分析了应用Duffing随机方程的检测原理,给出了一种将旋转机械正常运转条件下的扭振响应传感器信号作为Duffing方程周期策动力的摄动,使信号中包含的旋转机械扭振频率在幅值较小时也能得到检测分离的方法。该方法对非检测频率的噪声信号具有免疫力,仿真分析结果表明了所提方法的可行性。     

一种基于Swin Transformer神经网络的低截获概率雷达信号调制类型的识别方法

本文针对低截获概率（Low Probability of Intercept, LPI）雷达信号调制类型的识别问题提出了一种基于Swin Transformer神经网络的识别方法. 该方法首先用平滑伪Wigner-Ville分布对信号进行时频变换,将一维时域信号变换为二维时频图像,然后使用Swin Transformer神经网络对图像进行特征提取及调制类型识别. 仿真结果显示,该方法具有较强的抗噪声能力,在低信噪比条件下识别准确率高,且具有较强的小样本适应能力.     

子波关联维分析在缺陷振动检测中的应用

基于小波强局部分析能力和分形强非线性处理能力的优势联合,提出了缺陷振动检测的子波关联维分析法、该方法首先采用UDWT对振动波形进行分频,并确定含缺陷信息的关键频段;再对有效子波实施关联维分析,在敏感尺度区间内设立关联维阈值判据,进行缺陷检测．数值模型试验验证表明,该技术具有弱缺陷特征检测能力强、参数化和高效率等特点以及较好的应用潜力．