ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用

采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征维数高,部分信号特征受噪声污染严重.基于此,采用ReliefF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类.仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率.     

基于FM信号的外辐射源雷达组网系统多传感器选择算法

提出一种基于调频广播(FM)信号的外辐射源雷达组网系统多传感器快速启发式算法,目的是使系统能够动态地协调各部FM信号接收机的使用,进而在资源有限的条件下达到更好的目标参数估计性能。该算法采用相干克拉美罗界(CRLB)作为代价函数,并通过贪婪快速启发式算法对优化问题进行了求解。仿真结果表明,所提算法不仅可以在系统资源有限的情况下提升目标的参数估计性能,而且可以大大减小计算量,具有很强的实用性。     

基于粗集理论的雷达辐射源信号识别

将粗集理论（RST）引入到雷达辐射源信号（RES）识别中，提出一种区间连续属性离散化新方法及相应的特征选择算法，将RST与神经网络（NN）结合，设计粗集神经网络（RNN）分类器．实验结果表明，该方法解决了已有方法难以处理的区间连续属性离散化问题，获得的正确识别率比其他3种方法分别高出7．29％、4．34％和4．00％．RNN的平均训练代数比NN少97．54，RNN的平均识别率比NN高2．84％，这表明RNN具有比NN更好的分类能力和泛化能力，从而证实了该方法的有效性和可行性．     

复杂体制雷达辐射源信号时频原子特征提取方法

针对复杂体制雷达辐射源信号调制类型识别问题,提出一种新的辐射源信号脉内时频原子特征提取方法(TFAD).该方法首先利用稀疏分解原理和改进差分进化算法将辐射源信号在Ga-bor和Chirplet时频原子库中进行分解,然后利用分解后的首原子能量和Gabor原子中心频率参数分别提取出2个相似比特征和1个频率方差特征作为辐射源信号脉内调制类型的分类特征,最后通过构造有向循环图支持向量机分类器实现雷达辐射源信号的分类识别.与计算复杂度至少为O(nlogn)的分形方法相比,TFAD方法只有O(n)的计算复杂度.采用不同信噪比和多种调制参数的5种辐射源信号进行大量仿真实验,结果表明TFAD方法可获得98.3%的平均正确识别率.     

基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取

作为当前一种广泛使用的民用移动通信信号,LTE信号是低空目标探测的一种重要外辐射源信号。开展基于LTE信号的低空目标特征分析与提取研究,对于低空监视与要地防护等具有重要意义。LTE移动通信信号的核心技术之一是多载频正交频分复用技术, OFDM,分为时分双工TDD和频分双工FDD 2种模式。针对FDD-OFDM信号,首先建立了带旋翼低空目标雷达回波模型,推导了目标散射点的多普勒和微多普勒参数化表达,并分析了其微多普勒频率的影响因素。在此基础上,使用时频分析和Hough变换结合的方法对目标的微动特征参数进行提取,验证基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取的可行性和有效性。     

基于深度学习的DTMB外辐射源雷达参考信道估计

参考数据的纯度影响着地面数字广播多媒体(DTMB)外辐射源雷达的探测能力,而参考信道估计的精度是影响参考数据恢复的关键因素。针对此问题,文章将基于深度学习理论的信道估计方法引入外辐射源雷达参考信道估计过程。利用自回归模型对参考信道进行建模,并搭建参考信道估计网络。通过迭代训练后,估计得到参考信道响应。相比于传统算法,基于深度学习的参考信道估计精度得到有效提升,改善了雷达的探测性能。     

一种机载外辐射源雷达微弱目标检测方法

针对机载外辐射源雷达系统中直达波信号参数估计误差导致的杂波抑制性能下降、微弱目标检测性能恶化的问题,提出了一种机载外辐射源雷达体制下微弱目标检测方法。该方法在建立杂波和微弱运动目标信号模型的基础上,对重叠分段后的两通道信号进行匹配滤波,然后分别对两通道信号进行Keystone变换完成相对径向速度的距离徙动校正,最后构造通道间相位偏差补偿函数,并结合两通道相位中心偏置天线(DPCA)方法解决杂波剩余问题。仿真结果表明:考虑直达波参数估计误差的影响能够提高微弱目标检测能力;在载机偏航角为2°的情况下,该方法与忽略相位偏差的传统DPCA方法和理论值补偿相位偏差的DPCA方法相比,检测信噪比分别提高了12dB和7dB以上。     

采用时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法

针对外辐射源雷达目标探测中监测通道存在分数倍时延杂波而造成杂波抑制性能下降的问题,提出了采用加权子空间拟合时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法(WSF-TDE-CM)。在假设接收数据中的目标信号远远弱于杂波信号的前提下,该算法首先利用接收数据的自相关矩阵通过加权子空间拟合的方法建立杂波时延估计模型,将分数时延估计问题转化为复正弦频率估计的优化问题,然后利用量子粒子群算法求解杂波时延,最后通过估计的杂波时延构造杂波矩阵,将接收信号投影到杂波空间的正交补子空间中,从而实现杂波的抑制。WSF-TDE-CM算法不需要设置滤波器阶数,在杂波时延为分数时延的情况下仍能保持良好的杂波抑制性能。仿真实验表明,当监测通道存在分数倍时延杂波时,WSF-TDE-CM算法与扩展相消算法相比,其杂波抑制比提高了约20dB;同时,在目标回波信噪比为-30dB时也能很好地检测到弱目标回波。     

雷达辐射源信号时频原子库研究

在雷达辐射源信号时频原子分解中,原子库的特性直接影响着时频原子库的挑选,如何选取最佳的时频原子库对不同类型的雷达辐射源信号进行分解具有很重要的意义.针对这一问题,利用5种结构性能不同的原子库,结合量子进化算法对5种不同类别的雷达辐射源信号进行时频原子分解.实验结果表明,时频原子选择与雷达辐射源信号的特点密切相关.     

基于通信信号的双/多基地无源雷达系统

文章论述了传统雷达在现代战争中的生存危机和解决思路，介绍了基于民用通信系统的无源雷达系统的基本原理，重点分析了民用通信信号在雷达目标检测中的关键技术，给出了几个典型的应用系统，总结了外辐射源的被动雷达在军事上的应用前景。     

基于FM广播的无源雷达自适应回波重建系统研究

介绍了采用调频广播作为外辐射源的无源雷达,因FM广播载频高和带宽窄,采用窄带采样定理可以保证在信号无失真采样的前提下大大降低采样频率,为实时信号处理提供方便。另外,目标回波会受到较强的直达波干扰影响,由于多普勒频移相对较小,目标回波与直达波干扰频谱混叠严重,使用经典滤波器进行直达波干扰抑制十分困难。因此,设计了基于最小均方的自适应回波重建系统,仿真表明,直达波干扰抑制效果明显,目标回波得到较好重建,自适应回波重建系统工作性能良好。     

脉冲多普勒雷达杂波信号的实时重构方法研究

针对脉冲多普勒雷达信号处理机在杂波半实物仿真时由重构算法带来的噪声应低于主瓣杂波60dB这一特殊要求,提出了一种给定功率谱的杂波产生方法,即先将功率谱转换为矢量频谱,并进行相位随化和傅里叶反变换,然后对得到的一系列时域数据组加窗,搭接,保证随机数据的数学期望和方差边疆,从而得到缓变的非平衡杂波信号,仿真结果表明,采用此方法得到的杂波信号与简单组合时域数据组得到的杂波信号相比,信噪比可由30dB提高到60dB。     

基于随机滤波的雷达信号采样和目标重建方法

受奈奎斯特采样定理的约束,传统雷达在提高分辨率和满足实时性要求时,面临高采样率、快处理速度、大存储容量等问题的挑战。压缩传感理论指出,稀疏信号可通过其一组线性测量值重建得到原信号,在获得测量值时,采样率可低于奈奎斯特采样频率。值得注意的是,当测量矩阵的元素具有随机性时,测量矩阵和稀疏化矩阵在较大概率上满足压缩传感理论的测量要求,具很强的适应性。然而,随机测量矩阵在雷达系统中很难实现。本文提出一种基于随机滤波的雷达信号采样和目标重建的方法,该方法计算效率高,只需在传统雷达系统中稍加改动即可实现。计算机仿真验证了该方法的可行性。     

雷达视频信号模拟器的设计

论述了雷达视频信号模拟器的设计思想及用计算机模拟目标和杂波的方法。模拟器采用硬件结合的方法实现，对于点目标采用Ｓｗｅｒｌｉｎｇ模型，对于杂波模型注意考虑各杂波单元间的相关性，由微机计算出描述各种环境模型的数据并将该数据加载至硬件电路。在定量信号来到时，由数字信号处理芯片完成所需的实时运算，由信号产生电路产生包含目标和杂波的视频信号。     

相位谱重构信号的迭代算法中初始值对重构结果的影响

讨论了在相位谱重构信号的迭代算法中,幅度谱初值的不同设置对重构信号的收敛速度产生的不同影响。     

被动雷达导引头对抗有源诱偏干扰技术

对反辐射导弹在有源诱偏下的失误距离进行了分析,讨论了减小失误距离的途径;针对反辐射导弹抗诱偏对导引头分辨角的需求,建立了基于均匀圆阵的二维DOA估计模型,讨论了角分辨算法在导引头中的具体应用;通过对不同信噪比和快拍数下导引头分辨概率的仿真,表明该算法能够满足分辨角的要求。     

雷达模拟器信号处理机

目的 研究电子对抗测量雷达模拟器信号处理机的系统结构和实现方法。方法 信号处理机以开放化、模块化、标准化、程控化为设计原则,采用具有重配置和高速传输能力的ＶＸＩ总线系统结构和具有灵活编程的超高速处理能力的ＤＳＰ处理器,构造多功能的信号处理机。结果与结论 该雷达模拟器信号处理机能够满足雷达模拟器多种信号处理和实际干扰效果测量的要求,具有编程性好、可靠性高、标准化等特点。