常见雷达信号分选算法研究

在电子对抗中,信号往往复杂多变,对雷达信号的分选提出了新的要求.要准确地确定主辐射源,确定干扰手段,就要从一连串脉冲流中分选出来自同辐射源的脉冲序列.为了分选时域上不同特征的雷达信号——常规信号、抖动信号以及参差信号——先后对PRI变换法、改进了的PRI变换法以及SDIF法这三种分选算法进行了研究,并对这些算法在不同参数上分别用Matlab进行了仿真,实验表明PRI变换法能检测常规信号,但不能检测抖动雷达信号以及参差雷达信号的子周期;改进后的PRI变换法可以检测10%以内的抖动信号;而SDIF算法不仅能检测出常规信号和参差信号,而且运算量较小,达到了分选常见雷达信号的目的.     

基于平面变换的雷达脉冲信号分选算法

通过平面变换技术将雷达脉冲映射成平面矩阵,在分析周期信号在平面矩阵中重复特性的基础上,提出了一种周期性雷达信号分选的新方法--矩阵匹配法.针对以前搜索算法门限确定困难以及当信号密集且周期性信号数最较少时无法分选的缺点,该算法采用通过检索相似度序列的方法,实现自动分析最小显示周期并完成分选工作.仿真表明陔方法对周期信号具有很高的分选准确度,对PRI随机抖动雷达也具有一定分选能力.该算法检索速度快、计算简单且易于实现,具有广泛的工程应用前景.     

基于联合概率关联的雷达信号分选方法

信号分选是电子侦察的重要组成部分,在愈发复杂的电磁环境中变得尤为重要。文中提出一种基于联合概率数据关联的雷达信号分选方法,该方法在信号处理的过程中将雷达参数从测量域转换到概率域,将脉冲描述字与聚类中心的距离转换为关联概率,通过关联概率来对落入关联门限内的雷达参数分别进行更新,对参数相近或交叠的雷达信号能达到良好的分选效果。文中设置12部雷达信号,分别有脉冲重复间隔(PRI)固定(常规)、PRI抖动、PRI参差、捷变频雷达,其中脉宽、到达角有参数相同的雷达,载频有参数相近的雷达,仿真结果表明,对文中设置参数,平均正确匹配率为94%。     

基于平面变换技术的脉冲信号分选

针对平面变换分选信号方法中人工检测特征曲线的缺点,对平面变换后特征曲线的检测方法进行了研究.将随机Hough变换引入平面显示变换后的特征曲线检测,导出了检测曲线参数与待分选脉冲序列的脉冲重复间隔(PRI)之间的关系,利用该技术可实现对平面变换后特征曲线的自动检测与分离,该方法适用于固定PRI、参差PRI和随机抖动PRI脉冲序列的分选.     

基于脉内特征的雷达信号分选方法

当前复杂的电子环境下不同调制的多种雷达信号,具有交叠严重、分选困难的特点。针对这一问题提出一种基于时频原子特征的雷达信号分选方法。该方法根据欧氏距离准则,在超完备的Chriplet时频原子库中,利用杂草算法提取可分性较好的原子,并与各信号做内积作为雷达信号分选的特征值,利用改进的FCM聚类算法进行聚类。在不同信噪比下,对5种不同调制参数的雷达信号进行分选,仿真结果表明,在较低的信噪比下,该方法能够进行有效的雷达信号分选。     

雷达脉冲分选算法的研究

介绍了SD IF和CD IF两种传统的脉冲分选算法,并分析了它们各自的优缺点.在比较了传统雷达脉冲分选算法的基础上,介绍了一种基于可变TOA差级的运算量更小、速度更快的分选算法.计算机仿真结果表明,该方法提高了雷达脉冲分选效率,能够成功分选出高密度雷达环境中的复杂形式的脉冲信号,满足了现代战场电磁环境的要求.     

一种对多种重频调制类型雷达信号分选算法的研究

针对传统信号分选算法中单一算法无法分选多种重频调制型信号的缺点,在改进SDIF算法的基础上,对集对分析法进行研究,并将二者结合提出了基于集对分析法的改进顺序差直方图分选算法。仿真实验证明,新方法能够分选多种重频调制类型雷达信号,且在信号量很大的情况下依然具有较高的分选准确率和较好的实时性等优点。     

基于改进重频跟踪器的雷达信号分选方法研究

提出了一种基于脉冲重复周期（PRI）跟踪器的已知雷达信号分选方案,介绍了已知雷达信号分选电路的组成部分。详细阐述了滤波电路、跟踪器首脉冲捕获电路和重频跟踪电路的实现方法。在FPGA上采用多路重频跟踪器实现多路信号并行分选。全硬件跟踪分选已知雷达信号,实现了密集信号环境下已知雷达信号的实时分选,提高了可靠性、灵活性。提高了电子对抗设备的信号分选和处理能力。     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.     

一种改进的雷达脉冲分选算法

介绍一种改进的雷达信号分选算法,这种算法基于到达时间与载频。文中双参数算法可用于常规雷达,参差雷达与捷变频雷达。由仿真结果可见此算法可成功应用于复杂的高密度的雷达环境。     

一种基于迭代的频偏估计算法

针对无线数字通信中的载波频率同步问题,提出一种载波频偏估计算法。利用离散傅里叶变换(DFT)内插技术,通过迭代算法,在较大频偏范围内估计出载波频偏。并且在估计精度上相对于DFT法有了很大的提高。这种算法不需要增加DFT数据长度,适合突发工作方式。最后进行了Monte Carlo仿真实验。仿真结果表明新算法不仅具有宽的估计范围,还具有高的估计精度。     

MAKF算法及其在雷达数据处理中的应用

为了实现雷达对高动态目标距离和速度的精密跟踪测量,引入衰减记忆卡尔曼滤波(MAKF)算法,并提出一种集判断发散和抑制发散于一体的衰减记忆因子确定方法. 该方法通过增加观测量在状态估计中的权重,大幅降低加速度引起的距离、速度跟踪偏差,从而有效地抑制标准卡尔曼滤波(KF)算法在跟踪高动态目标过程中产生的滤波发散现象. 仿真结果表明,在低动态下,该算法的性能与标准KF算法接近,但在高动态下,该算法状态估计的系统偏差和随机误差相对标准KF算法均有明显改善;同时,该算法可以有效地抑制标准KF算法在一般加速运动下的滤波发散.     

可调节相关峰参数的脉冲检测分选算法

针对传统塔康脉冲序列检测算法没有考虑不同工作模式下脉冲间隔（PRI）的特征信息,低信噪比下检测误差大而且算法复杂度高的问题,提出一种可调节参数的基于相关峰峰值位置的脉冲序列检测分选算法.根据相关信号的检测模型确定优化目标,构建一个负定型的埃尔米特检测矩阵;通过对相邻峰值位置的检测滤除不符合PRI特征的脉冲序列;利用脉冲消隐消除衰落效应引起的干扰信号对脉冲检测的影响;采用循环队列的脉冲对分选方法解决非完整周期内脉冲丢失的问题.实验结果表明该检测算法在改善信号信噪比的同时,脉冲到达时间（PTOA）的检测精度和基准脉冲序列的检测准确率都有显著提高.      

一种基于改进快速Hough变换的远程雷达航迹起始方法

针对标准Hough变换起始方法在多目标密集杂波环境虚警率较高和实时性较差的问题,设计了一种快速的Hough变换航迹起始算法,参考了目标的运动情况,采用新的序列采样方法,制定采样终止规则有效减少了计算过程中的采样次数,从而保证了该算法在满足一定的航迹起始成功率前提下,提高了航迹起始的效率。实验证明,该算法可以识别虚假航迹点,起始真正的雷达目标航迹,同时缩短航迹起始的计算时间,可以在雷达信号处理领域中广泛应用。     

一种改进型脉冲重复间隔测量系统

脉冲重复间隔(PRI)是雷达信号的重要参数之一。分析了脉冲计数法在脉冲重复间隔测量中的实现方法,指出了该方法中存在的三种主要误差,阐述了改进型脉冲计数法在脉冲重复间隔测量系统中的应用。     

一种基于DSP和FPGA的雷达信号分选电路设计

设计了一种基于DSP和FPGA的雷达信号分选电路,对密集的雷达信号进行分选识别。系统利用FPGA采集信号的特征参数以及对参数进行预处理;采用了累积差值直方图算法,根据信号脉冲宽度对数据分组,多片DSP协同处理实现信号分选。工程实践表明:该电路对常规雷达信号分选效果良好,处理速度快,系统可靠性好。     

基于改进SAMP的频率捷变和PRI抖动雷达群目标检测

针对群目标场景下目标个数未知和网格失配影响稀疏重构效果的问题,提出一种改进的稀疏度自适应匹配追踪（sparsity adaptive matching pursuit,SAMP）算法用于频率捷变和脉冲重复间隔（pulse repetition interval,PRI）抖动雷达的动目标检测.改进算法回溯阶段的原子选择策略,通过正则化挑选出能量相近的原子进行网格失配矫正,可以有效减小重构误差、抑制重构伪峰.根据重构信号的功率变化率自适应扩展支撑集长度（群目标个数估值）,减少算法在同一步长的搜索时间.仿真结果表明,相比于SAMP算法和传统的群目标检测算法,本文改进的算法在提升重构效果的同时也能减小距离和速度测量误差.