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复杂电磁环境下的雷达信号分选技术充分利用被侦察信号的特征信息,把分属于不同信号源的雷达脉冲流分离开来。随着脉冲流密度的增加,出现了一些在时频空3个维度上均严重交叠的脉冲,这些脉冲的辐射源信息差别很小,以至于识别算法无法正确将它们区分,进而造成脉冲丢失或错误识别,使得信号分选的性能大大下降。以6种常见的脉内调制类型脉冲为研究对象,针对脉冲之间两两交叠的情况,提出了基于部分快速傅里叶变换算法的时频空交叠信号脉内调制类型识别算法,并通过一系列仿真分析了算法的性能,证明了算法能够有效地分辨频域和空域高度重叠但时域不完全重叠的信号脉冲流,提高信号分选的性能。 相似文献
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提出了一种基于云模型联合几何覆盖算法的雷达信号分选识别新方法.该方法首先采用几何覆盖算法对具有参数先验信息的雷达信号样本进行学习,将信号划分到不同的覆盖领域,然后用云模型描述各领域与待测脉冲信号之间的隶属度关系,实现待测信号的分选识别,解决当前电子侦察环境中,信号参数交叠的密集雷达信号的实时准确分选问题.仿真结果表明,与传统的信号分选识别方法相比,该方法是有效的. 相似文献
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雷达脉冲信号分选是电子战系统和反辐射武器的关键技术。简单的说,雷达脉冲信号分选就是从大量复杂的雷达脉冲信号中识别出不同雷达的脉冲。分选的算法是基于分析截获信号的各种参数,如脉冲到达时间(TOA)、到达角(DOA)、脉冲宽度(PW)、载源(RF)和脉冲重复周期(PRI)(或重复频率PRF)等。对于基于脉冲重复周期进行分选的算法主要有直方图法和动态扩展关联法。下面对这两种方法及其改进算法给予介绍说明。 相似文献
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雷达信号分选是雷达对抗研究的重点问题,其性能直接影响雷达对抗系统的效能.脉冲重复间隔(pulse repetition interval, PRI)变换分选算法是一种经典的雷达信号分选算法,其对PRI抖动和脉冲缺失有良好的适应性,但存在计算量大,无法满足实时计算的需求以及无法分选PRI值相同或相近的脉冲序列的问题.本文提出一种高效的雷达信号综合分选算法有效解决了上述问题.算法首先利用基于聚类的直方图算法估计出潜在PRI值集合,然后采用PRI识别准则筛选潜在PRI值,进一步利用PRI变换算法估计真实的PRI值,最后采用改进的序列检索算法完成脉冲序列的分离.仿真实验表明,在PRI抖动率为±10%、脉冲缺失率为10%时,算法能正确分选同时到达的四部雷达信号,验证了所提分选算法的有效性与先进性. 相似文献
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传统雷达信号分选过程中分别进行脉冲重复频率检测与初始到达时间估计时,脉冲搜索时间过长。为此,提出了一种新的基于谱估计的信号分选算法。该算法通过谐波滤除减小了脉冲初始到达时间估计的运算次数,并在进行脉冲重复频率检测的同时估计脉冲初始到达时间,从而避免了传统信号分选算法中对整个序列的遍历,节省了计算资源。仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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研究了一种基于最小描述长度(MDL)原理的快速在线雷达脉冲信号聚类分选算法,该方法利用幅度或相位差异特征,实现对雷达脉冲数据向量的聚类分选处理。设计了基于MDL原理的在线信号分选算法流程,在每接收到一定数量雷达脉冲信号后,执行一次聚类分选处理;对算法流程中的每个处理模块进行了完备的运算量分析,为工程设计提供有效的理论指导;并对比分析了离线和在线算法的性能。仿真结果表明:在线算法的信号分选正确率与离线方法基本一致,具有很强的工程应用前景。 相似文献
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针对二次雷达脉冲信号的特征选择与分类问题进行研究,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的初始特征提取方法.根据二次雷达脉冲信号的特点,首先经过数据整编、预处理,获取样本的初始特征参数;然后利用KPCA方法对特征参数进行主成分组合,以消除信号特征间的相关性和压缩特征向量的维数,最后利用聚类工具进行分类.数学分析和可视化实验结果都表明这种分析方法是有效的.试验还表明,KPCA在特征选取方面性能优于PCA. 相似文献
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针对低信噪比条件下S模式应答信号检测概率低、虚警概率高的问题,提出一种基于数据包检测、单脉冲匹配滤波和报头多脉冲检测等三次相关检测的增强识别方法。该方法首先利用数据包相关检测得到数据包位置,从而确定报头脉冲的检测门限;然后利用单脉冲匹配滤波对信号进行降噪处理,确定脉冲位置;最后估计脉冲幅度和噪声功率,利用多脉冲相关检测识别信号报头。通过这三次相关处理,该识别算法可提高S模式应答信号的准确识别率。理论推导了检测概率的数学表达式,通过计算机仿真,在期望虚警概率下,本文方法基本达到了理论检测概率,同时对比了本文方法与传统的直接匹配滤波法、脉冲前沿检测法、基带归一化互相关法的识别性能,验证了本文算法性能的优越性。 相似文献
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为提高脉冲星辐射脉冲信号辨识效果,利用双谱技术提取了脉冲星累积脉冲轮廓的非线性和非高斯特征.提出了一维选择线谱辨识算法,该算法采用特征核与特征域描述统计信号的共性及个性,定义信号特征矢量方差及特征矢量间的距离,抽取双谱图中具有最强类别可分离度的一维线谱特征向量构成特征模板.实验结果表明:一维选择线谱特征向量适于脉冲星信号辨识,且与选择双谱相比,一维选择线谱算法使整个特征向量具有最大类间可分离度,可以获得更好的辨识效果. 相似文献
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雷达信号分选是雷达对抗中一个重要的组成部分,只有从随即交迭的信号流中分选出各个雷达脉冲序列之后才能进行信号参数的测量、分析、识别。目前基于PRI参数提出很多分选方法,针对各种方法的优缺点,研究了一种基于SDIF算法和序列相关法联合检测的被动雷达信息处理系统信号分选跟踪机,经仿真证明,基于SDIF与序列相关法的联合检测增加了检测概率,具有较好的鲁棒性,可以较好地对空间多部不同雷达信号进行准确分选,正确给出跟踪波门。该信号分选跟踪机已在工程中应用。 相似文献
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针对机载雷达如何实现快速威胁告警这一问题,基于模板序列的描述方式,提出一种自提取模板序列威胁告警算法实现对截获敌方雷达信号的快速提取,算法利用同种雷达信号脉冲之间的匹配相关性,通过脉冲的整体平移,在实现对模板序列自提取的同时,把用此模板序列描述的雷达辐射源信号提取出来,从而对该雷达进行威胁告警。仿真实验表明,在有脉冲漏失的信号环境中,文中算法处理脉冲信号与传统多参数统计方法性能相当,可以获得较高的成功率。 相似文献