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.     

用变步长检测法分选周期性信号

讨论了密集视频脉冲信号的分选，将大周期内完全重复的信号均定义为“周期性信号”。在此基础上，提出了一种变步长检测“周期性信号”脉冲到达时间（ＴＯＡ）的方法，提高了分选“周期性信号”的速度。     

支持向量聚类联合类型熵识别的雷达信号分选方法

针对复杂环境下传统雷达信号分选处理中由于设定容差难以准确分选的问题,提出一种分层互耦支持向量聚类(SVC)联合类型熵识别的多参数雷达信号分选方法.该方法首先对雷达信号的全脉冲序列进行分层处理,再分别对每个子序列进行SVC聚类,然后引入分层耦合的思想,利用所提取子序列的全部质心,重新进行SVC聚类,将各分层的全脉冲序列中属于同一雷达信号源的子序列连接起来,从而实现对雷达全脉冲序列信号的分选.根据类型熵随信号种类数的增加及信号复杂性的增加而增大的特点,对多参数聚类结果进行类型熵的计算,并将类型熵识别用来辅助信号分选.实验结果表明,对于高脉冲密度环境和复杂的信号形式,提出的方法避免了传统信号分选方法中所面临的容差问题对信号分选的影响,可以实现有效分选.     

基于注意力机制的雷达信号分选算法

针对传统雷达信号电子侦察先分选、再融合、后识别的流程繁琐且低效,本文提出直接对疑似敌方雷达的某个脉冲构建单脉冲特征矩阵,基于注意力机制与卷积神经网络(CNN)对其进行高相关脉冲的挑选和脉间调制类型识别.对挑选的高相关脉冲和识别的脉间调制类型结果进行分析,提取出脉冲间特征以及脉冲特征的相对关系,进一步完成后续分选操作.注...     

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.     

随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究

 现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可以自动进行特征选择,可对不平衡的数据进行误差平衡等优点,通过多决策树表决方式,可以迅速完成对大量数据快速训练。在脉冲丢失导致的部分特征损失的情况下,仍可以维持识别准确率。通过实验证明了本方法对雷达脉冲描述字特征进行预分选的有效性。     

大脉站重复周期调幅信号的压缩平面变换技术

针对ＰＲＩ的调幅度较大或ＰＲＩ较长的脉冲信号，普通平面变换法显得不直观，难以分辨出特征曲线。对此作者提出了一种将调幅度变小，将ＰＲＩ变短的方法，即将待分选信号进行压缩平面变换后，使特征曲线变得明显而易于分选，以能使平面变换技术更完善和实用。     

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。     

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。     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

基于脉内特征聚类的分选方法

为提高未知雷达辐射源的分选正确率并且保证分选时间,提出一种正弦差值傅里叶变换和第六维小波包特征提取的聚类分选方法。首先利用正弦插值变换将接收到的雷达到达时间序列变为连续信号,再通过快速傅里叶变换计算出信号最大频率成分的脉冲重复频率（ PRF）值,进行粗分选,然后对信号进行第3层小波包分解,得到信号脉内特征Wpt6,把PRF和Wpt6组成的输入特征向量进行支持向量机（ SVM）聚类分选,对未知雷达辐射源信号重新归类,提高分选准确率。仿真实验结果验证了该方法的有效性,与传统方法相比准确率更高。     

混沌脉冲位置调制中的混沌控制

针对混沌脉冲位置调制(CPPM, Chaotic Pulse Position Modulation) 中系统容易出现的混沌发散现象,提出一种混沌控制方案.通过此控制,解决了原CPPM中可能出现的因发散而导致收发机停止工作这一问题.仿真结果表明该方案简单、有效、可行.     

基于先验信息库的多源混合信号快速识别模型

先验信息库识别是雷达信号分选的前置环节,可以有效提高前端处理效率并指导未知信号分选识别。随着复杂体制雷达大规模应用,信号参数空间严重交叠,传统处理方法面临严峻考验。该文提出一种结合传统脉冲描述字、瞬时频率特征及模糊函数主脊切面特征的先验信息库构建方法,首先,对信号进行多维度表征,然后,使用相像系数度量特征间相似性,最后,利用具备有效性评价的核模糊聚类算法对未知信号进行自动聚类。实验结果表明,所提方法可在传统方法几乎失效的情况下有效稀疏多源混合雷达信号,准确过滤未知信号,并为未知信号分选提供指导。     

基于改进型Logistic混沌序列的SPC-TDCS多址接入研究

针对复杂电磁环境下雷达信号快速聚类分选问题,提出了一种采用变精度粗糙集改进的基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法。原有方法计算相似度时加权矩阵由专家给定或由经验而定,未考虑到雷达辐射源属性,造成聚类分选结果准确率不高。改进方法利用变精度粗糙集获取雷达辐射源各属性特征参数的权重,由其权重构成最优特征加权矩阵,进而计算相似度,然后基于相邻脉冲相似性对雷达信号进行快速聚类分选。仿真表明,改进方法相比原有方法保持了快速分选的能力,并且将聚类分选准确率提高了5.93%,是一种解决复杂环境下雷达信号快速聚类分选的新方法。     

基于层次密度聚类和谱间隙的雷达信号分选

雷达信号分选是现代电子战中的重要环节.为了解决传统算法鲁棒性较差的问题，提出一种基于层次密度聚类和谱间隙的雷达信号分选算法.使用载频和脉宽参数进行层次密度聚类，根据重新定义的簇间距得到赋权邻接矩阵，计算赋权邻接矩阵的拉普拉斯谱间隙，通过k-means聚类的超参数k对信号进行分选.仿真实验结果表明：该文算法的平均分选准确率达0.996 0、平均召回率达0.956 0;相对于密度聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,简称DBSCAN)和Meanshift算法，该文算法对杂乱脉冲、漏脉冲及超参数的干扰均有最强的鲁棒性.     

微流控芯片上全自动单细胞电动操控技术

发明了一种基于尺寸差异的单细胞全自动操控微流控芯片装置,可全自动检测细胞的大小,并对目标细胞进行全自动的电动操控。本装置主要由微流控芯片、差分放大器、继电器、数据采集卡以及计算机等组成。当细胞通过微流控芯片的电阻脉冲检测(RPS)的检测区时,会产生一个一定幅值的脉冲信号,计算机会根据设定的信号幅值自动识别出目标细胞,并控制继电器的通断电,继电器通电后,继电器所在通道内会产生电渗流,从而将目标细胞输运至该收集通道。系统具有全自动操控和分选精度高等突出优点,非常适合于操控样品中少量的目标细胞,如循环肿瘤细胞等。     

基于双极性多脉冲的UWB调制方案及性能分析

针对普遍单脉冲位置调制的不足,在已有的UWB(Ultra-Wideband)脉冲位置调制研究基础上,提出了一种改进的双极性多脉冲位置调制(AMPPM:Ambipolar Multi-Pulse Position Modulation)的UWB跳时调制方案,并对其加性高斯白噪声(AWGN:Additive white Gaussian Noise)下的信道容量,最大可靠通信距离等性能指标进行了理论分析。理论分析及实验数值结果表明,在相同的条件下,与普通的单脉冲位置调制(PPM:Pulse Position Modulation)相比,AMPPM能获得较高的容量,即在给定可实现脉冲宽度下可获得更高的通信速率。仿真结果表明,当脉冲宽度为0.5 ns时,L进制AMPPM可达到333 Mbit/s的速率,而同等条件下的L进制PPM仅能达到167 Mbit/s的速率。同时AMPPM在最大可靠通信距离指标方面也较相应的PPM及脉冲幅度调制(PAM:Pulse Amplitude Modulation)有改善,在100 Mbit/s及10-4的误码率下可达到8 m的通信距离。     

Galileo脉冲伪卫星信号接收方法比较

研究一种Galileo伪卫星信号格式.针对脉冲伪卫星信号的接收,提出两种脉冲同步方法,即分段FFT方法和脉冲图案匹配法.分段FFT方法利用伪卫星脉冲与接收机本地伪码间的分段相关特性,使用分段FFT相关算法获取脉冲时序信息;脉冲图案匹配法则利用伪卫星脉冲图案的伪随机特性,通过将接收脉冲图案与本地图案进行匹配操作实现脉冲同步.仿真分析显示,对于Galileo E1信号,脉冲图案匹配法的虚警特性最佳;而分段FFT方法平均捕获时间最短.两种方法都可极大地提高伪卫星接收机的同步性能.