自适应干扰抵消技术在PD引信中的应用

回波信噪比决定了引信在干扰/噪声环境下对目标的检测能力,提高信噪比是引信设计的关键内容.本文利用自适应滤波双通道干扰抵消算法,以背景通道接收到的杂波信号为参考,对主通道进行降噪处理.仿真及试验结果表明,该方法可使信噪比提高约14 dB.     

基于目标联合特征提取的脉冲多普勒引信抗干扰方法

针对脉冲多普勒（PD）引信对抗信息型干扰能力不足的问题,提出一种基于目标联合特征提取的PD引信抗干扰方法。基于信息型干扰下PD引信基带滤波器的输出信号,结合PD引信目标函数,并利用二分类与单分类支持向量机构造引信期望信号空间,设计了基于目标联合特征提取和识别的PD引信原理样机。进行了抗干扰实验验证,结果表明,基于目标联合特征提取的PD引信原理样机抗干扰成功率大于90%,从而可知该方法能够显著提高PD引信抗干扰能力。     

基于熵特征的调频引信目标与干扰信号识别

针对调频引信较难抑制的调幅扫频类干扰,提出了一种基于熵特征的目标与干扰信号分类识别方法。比较目标和干扰信号作用下引信检波信号时域和频域特征,提取检波信号的香农熵和奇异谱熵,通过Kruskal-Wallis检验方法验证了特征参量的有效性,并利用支持向量机分类器对目标信号和干扰信号进行了分类识别。仿真实验结果表明：在支持向量机核函数参数最优时,该方法的分类识别正确率达到98.954%,有效提高了调频引信的抗扫频式干扰能力。     

基于Dempster-Shafer证据理论的通信辐射源个体识别算法

针对由于各种信号干扰和传感器误差导致辐射源个体正确识别率较低的问题,提出一种 多传感器融合识别算法进行复杂电磁环境中的通信个体识别。该算法将Dempster-Shafer证据理论和特征提取结合起来,充分利用侦测的信号特征,减少了识别过程中的不确定信息。该融合识别算法提取侦测信号中的个体特征,使用基于决策向量的自适应证据融合方法将由个体特征转化而来的多个证据相融合,最后再根据判决准则得到最终的识别结果。分别对自适应融合方法和融合识别算法进行仿真分析,结果表明自适应证据融合方法可以综合考虑融合过程的计算效率和融合结果的合理性,在二者之间达到平衡。与现有的识别方法相比,多传感器融合识别算法可以提高复杂电磁环境中个体识别的稳定性和正确识别率。针对由于各种信号干扰和传感器误差导致辐射源个体正确识别率较低的问题,提出一种 多传感器融合识别算法进行复杂电磁环境中的通信个体识别。该算法将Dempster-Shafer证据理论和特征提取结合起来,充分利用侦测的信号特征,减少了识别过程中的不确定信息。该融合识别算法提取侦测信号中的个体特征,使用基于决策向量的自适应证据融合方法将由个体特征转化而来的多个证据相融合,最后再根据判决准则得到最终的识别结果。分别对自适应融合方法和融合识别算法进行仿真分析,结果表明自适应证据融合方法可以综合考虑融合过程的计算效率和融合结果的合理性,在二者之间达到平衡。与现有的识别方法相比,多传感器融合识别算法可以提高复杂电磁环境中个体识别的稳定性和正确识别率。     

自适应阈值侵彻引信层目标识别算法

目前侵彻引信层目标识别算法通常采用固定阈值或多阈值方式对目标层信号进行判断,阈值的设定通常需要依赖先验数据,不具有普适性。针对此问题,在融合信号计层算法基础上提出一种自适应阈值层目标识别算法。该方法根据引信采集到的传感器信号,实时在线计算出下一层目标的判定阈值,根据计算出的阈值识别当前层数。采用半实物仿真,用多次火炮试验中采集到的数据对算法进行验证。结果表明：与固定阈值计层算法相比,自适应阈值算法在不同试验工况下均能正确给出层标识信号;自适应阈值算法给出的层标识信号与实际试验中高速摄像系统记录到的层时间能够较好地吻合。     

基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号识别

针对在低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率低的问题,提出了一种基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号脉内调制方式识别方法.该方法使用新的改进Morlet小波提取信号瞬时频率,变换后提取其二次特征用于分类识别.计算机仿真结果表明本方法提取的特征向量具有良好的识别能力,在2 dB的低信噪比条件下,平均识别率可达到90%以上,通过与现有方法进行对比仿真验证了本算法在低信噪比环境下的优越性.     

基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号识别

针对在低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率低的问题,提出了一种基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号脉内调制方式识别方法.该方法使用新的改进Morlet小波提取信号瞬时频率,变换后提取其二次特征用于分类识别.计算机仿真结果表明本方法提取的特征向量具有良好的识别能力,在2 dB的低信噪比条件下,平均识别率可达到90％以上,通过与现有方法进行对比仿真验证了本算法在低信噪比环境下的优越性.     

基于支持向量机的无线电引信抗扫频式干扰研究

扫频式干扰对无线电引信威胁很大,为此研究了支持向量机方法在无线电引信抗扫频式干扰中应用的可行性。以连续波多普勒无线电引信为例,从理论上分析扫频干扰信号作用下引信检波输出信号的频谱特征。提出一种基于傅里叶频谱的特征参量提取方法,并利用支持向量机对干扰信号与目标信号进行分类识别。识别实验结果表明,该方法可以获得很高的分类识别正确率,能够有效提高连续波多普勒无线电引信的抗扫频式干扰能力,将支持向量机应用于无线电引信抗干扰可以获得很好的效果。     

基于卷积网络和对抗式学习的雷达信号识别算法

针对雷达信号识别中因新信号数据与训练数据的样本差异,导致卷积网络模型识别率下降的问题,提出一种基于卷积网络和对抗学习的雷达信号识别算法,提升模型对新样本的识别率。首先,依据时频变换理论,变换得到雷达信号时域-频域能量分布图像,以表征信号脉内调制特征;然后,结合深度可分离卷积的结构,构建卷积网络模型,并利用样本数据对模型进行预训练;最后,融合生成对抗网络的思想,网络模型采用对抗学习方式,根据输入新样本数据自适应调整、更新网络各层参数,提升模型对新样本特征提取能力。仿真结果表明,-4dB信噪比样本识别率由79.78%提升到90.67%,-2dB信噪比样本识别率由83.15%提升到91.00%,验证了算法的有效性。     

基于改进的MFCC战场被动声目标识别

从战场声信号与语音信号特征的相似性出发，提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况，提出一种改进的MFCC特征参数（DWTMFCC）提取方法，该方法将小波分析和Mel倒谱分析结合，提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明：在噪声条件下，利用DWTMFCC参数进行声目标识别，平均识别率比MFCC参数高出3．134个百分点，信噪比为5dB时．识别率仍达到93．67％。     

数字射频存储器在机载无线电引信干扰机中的应用研究

将数字射频存储器（DRPM）应用到机载无线电引信干扰机中用来对脉冲测距引信和脉冲多普勒引信进行干扰。根据压制式干扰和欺骗式干扰的特点、假目标和拖引两种欺骗方式的特点、DRPM的特点和引信的工作特点，决定对引信采用假目标欺骗方式。分析了DRPM对脉冲测距引信和脉冲多普勒引信的干扰原理，根据分析结果和干扰机仅根据接收到的脉冲信号无法区分发射信号的引信是脉冲测距引信还是脉冲多普勒引信这一事实，决定对脉冲测距引信也采用对脉冲多普勒引信的干扰方法——用DRPM产生一个假目标尉引信进行距离和速度欺骗。根据回波信号幅度的特点和弹目交会阶段导弹和目标的运动速度矢量可认为是一常量这个前提选择了一假目标，确定了真假目标的相对位置关系、假目标的脱靶量和真假目标的相对速度．并对真假目标的回波信号进行了仿真．仿真结果与理论结果一致。     

基于生成对抗网络的伪码调相脉冲多普勒引信引导式干扰方法

针对低信噪比环境下难以精准估计复合调制引信信号参数,造成传统引导式干扰方法对伪码调相脉冲多普勒引信干扰效率低的问题,提出基于生成对抗网络（GAN）的伪码调相脉冲多普勒引信引导式干扰方法,实现低信噪比环境下对伪码调相脉冲多普勒引信的有效干扰。对伪码调相脉冲多普勒引信下变频获取中频信号并预处理,获取去噪处理后的时频分布及相位等信息。通过GAN模型利用时频分布数据进行数据生成,在低信噪比环境下无需估计引信参数即可生成与引信中频信号相关度极高的数据。将获得的数据利用逆变换生成时域波形重构出引信干扰信号。实验结果表明,在低信噪比环境下,基于GAN的伪码调相脉冲多普勒引信引导式干扰方法能够对伪码调相脉冲多普勒引信产生良好的干扰效果。     

基于码元重构的伪码调相脉冲多普勒引信干扰信号设计

为了有效干扰伪码调相脉冲多普勒引信,提出了基于码元重构的干扰信号设计方法。采用3阶相关函数对伪随机码进行了盲估计,基于估计出的伪随机码重构了引信干扰信号,理论分析了该干扰信号对伪码调相脉冲多普勒引信的干扰效果。仿真和试验结果表明,基于码元重构的干扰方法能够对伪码调相脉冲多普勒引信产生欺骗式干扰效果,与传统干扰信号相比,码元重构干扰具有更高的干扰效率。     

脉冲多普勒引信抗有源噪声干扰性能研究

为提高脉冲多普勒引信抗有源噪声干扰性能,定量研究有源噪声干扰对其作用机理,以处理增益为表征参量,基于功率谱定量研究了脉冲多普勒引信的抗有源噪声干扰性能。理论推导了在射频噪声、噪声调幅和噪声调频干扰作用下脉冲多普勒引信从接收回波至相关检测这一过程的输入、输出信干比和处理增益,获得了影响脉冲多普勒引信抗有源噪声干扰能力的信号特征参数,并进行了仿真验证。定量分析与仿真结果表明：脉冲多普勒引信具有较强的抗有源噪声干扰能力,抗有源噪声干扰能力主要决定于脉冲占空比与多普勒滤波器带宽。     

基于短时傅里叶变换的毫米波引信地面目标识别

针对毫米波引信对地面背景中目标时域检测时地杂波影响较大影响识别的问题,提出基于短时傅里叶变换(STFT)的毫米波(MMW)地面目标识别算法。该算法的实质是提取毫米波引信信号频谱中的有效多普勒频率特征信息,用短时傅里叶变换分析实测的引信多普勒信号。在MATLAB软件下用外场实测数据进行试验验证,验证结果表明了短时傅里叶变换方法对地面目标检测、识别的可行性,可以有效地判断出背景信号中有无目标。     

基于频谱分析恒虚警技术的脉冲多普勒引信

脉冲多普勒引信体制兼有脉冲和连续波两种引信体制的优点，使之具有对抗地、海杂波和背景干扰能力及良好的低空作战性能。提出了在时域上通过计算和比较回波信号的强度，达到对抗有源／无源人工干扰的目的，在频域上应用恒虚警处理技术抑制杂波干扰。     

基于相似度的无线电引信抗干扰能力量化表征方法

为有效量化无线电引信的抗干扰能力,在定义无线电引信目标函数的基础上,提出基于相似度的无线电引信抗干扰能力量化表征方法。对正常目标回波进行分析,确定引信的目标函数,并以此为参考信号,计算不同信息型干扰作用下引信收发相关信道输出信号的相似度,若某种信息型干扰作用下获得的相似度的值越小,则引信抗该种信息型干扰的能力越强,反之越弱;以某对地连续波多普勒引信为例,对此方法进行验证。计算实例表明,该方法客观、合理,具有可操作性,可量化对比不同干扰作用下引信的抗干扰能力。