基于综合时频检测的雷达信号脉内特征提取

通过对小波变换法、Wigner-Ville分布等典型雷达信号脉内特征提取方法优缺点的分析,提出了一种将小波变换法和Wigner-Ville分布提取的结果进行截断综合的综合提取算法,实现了雷达信号的脉内特征准确提取.仿真结果表明,该算法在较低信噪比下仍有很好的效果.     

基于小波—神经网络的雷达信号脉内特征分析

时频分析是脉内特征分析中常用的一种方法,通过提取雷达脉冲信号的小波脊函数可以获得脉内调制信号在每个采样点的瞬时频率,然后再使用神经网络的方法对小波变换提取出的瞬时频率进行分析,便可以得到信号的脉内调制特征。以MoBet小波和多层感知器为例,对低信噪比下的典型雷达信号进行了仿真分析,结果验证了小波-神经网络分析脉内特征的有效性。     

基于小波变换的雷达辐射源信号特征提取

在小波多分辨分析的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵,与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵一起构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验,结果表明：提取的样本特征在低信噪比下具有很好的抗噪性和可聚类性,证明了本文方法的有效性。     

低信噪比下脉内频率编码信号特征提取

信号脉内特征提取技术是雷达对抗系统分选、识别截获信号的关键技术。提出了一种首先用小波分析对脉内频率编码信号进行去噪，在此基础上再利用小波脊线法提取脉内特征的方法。计算机仿真验证了算法的有效性，具有一定的应用价值。     

一种新的线性调频信号脉内特征提取方法

雷达信号脉内特征的提取是雷达对抗系统分选、识别截获信号的关键技术之一。本文提出一种提取线性调频信号脉内特征的新算法,对接收信号首先进行信噪比估计,在不同的信噪比下将小波变换法和平滑伪WVD分布法(SPWD)结合起来,以实现对线性调频信号脉内特征的准确提取。仿真结果表明算法有效可行。     

基于综合时频检测的LFM信号调制特征提取

信号脉内调制信息识别技术对密集和复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义。通过讨论小波变换法、伪WVD法等典型LFM信号调制特征提取方法，提出了将小波变换法和伪WVD法提取的结果进行截断综合，再提取时频图脊线的新算法。实现了在低信噪比条件下，准确提取LFM信号的调制特征。仿真结果证实了算法的可行性。     

基于小波分析的雷达信号调制方式识别

雷达信号的脉内调制特征是雷达信号细微特征的重要体现,因此要对雷达信号分选和识别,高可信度地判别雷达属性,必须对雷达信号脉内调制特征进行分析。小波变换特别适用于非平稳信号的分析,作为一种特征提取的工具己得到较广泛的应用。用小波变换的方法对常见的几种雷达信号进行了调制方式的识别。     

一种低信噪比下雷达辐射源识别方法

针对低信噪比下雷达辐射源信号分类,首先提出了基于高阶累积量和小波包变换相结合的特征提取方法,然后设计支持向量机分类器,并运用粒子群优化算法对分类器的参数进行寻优,最终实现对雷达辐射源信号的自动分类。仿真实验结果表明,在信噪比为-4dB时,6种雷达辐射源信号的平均识别率仍能达到93.83%,在低信噪比环境下取得了较为理想的分类效果。     

基于离散小波变换的低分辨雷达空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于离散小波变换的低分辨雷达空间目标识别算法。该算法首先对于空间目标的雷达回波信号进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别六类空间目标。计算机仿真实验表明,即使在较低的输入信噪比下,该算法依然对六类目标取得了比较好的识别效果。     

基于奇异值分解的雷达信号脉内调制类型自动识别

针对低信噪比下传统方法识别雷达信号脉内调制类型准确率低的问题,提出了一种有效的脉内调制类型自动识别方法。该方法首先计算雷达信号的模糊函数,然后利用图像处理算法提取其奇异值特征,将奇异值特征矢量作为神经网络的输入对脉内调制类型自动识别。仿真表明该方法在0dB信噪比下,对常见脉内调制信号识别率均大于84%。该方法需要的特征维数少、分类器结构简单、识别率高、抗噪能力强。     

低信噪比下频率编码信号参数估计

针对低信噪比条件下,频率编码信号的瞬时频率估计容易受噪声影响的问题,提出了将自适应阈值消噪技术与小波变换结合起来的新方法。首先利用连续小波变换计算信号的小波谱,然后对小波谱进行自适应阈值消噪处理,进而提取小波谱脊线,得到频率编码信号的脉内调制信息。计算机仿真结果验证了该方法的可行性。     

一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法

在电子侦察领域中，传统的雷达脉冲信号检测是基于包络检波的非匹配检测。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计精度，文中提出了一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法——极值序列分析法。该算法可在低信噪比条件下完成雷达脉冲信号的检测，然后对雷达脉冲信号的脉冲幅度、脉宽、到达时问、信噪比和载频等参数进行估计。仿真结果表明：极值序列分析法对雷达脉冲信号的检测概率高、参数测量精度高和处理速度快。     

基于OMP的非合作宽带脉冲压缩雷达信号的压缩感知研究

压缩感知技术可以用来实现对非合作宽带信号的欠采样快速处理。宽带脉冲压缩雷达能够有效解决雷达探测距离和距离分辨力的矛盾,在探测领域得到了广泛应用,为实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的快速欠采样接收处理,本文首先开展了信号稀疏分解与重构算法研究,通过对贪婪算法、凸松弛类算法、组合类算法三大算法进行对比分析,选用了运行速度快且重构精度高的正交匹配追踪(OMP)算法针对非合作宽带脉冲压缩雷达信号进行压缩感知仿真分析。仿真结果表明:在一定信噪比条件下,OMP算法完全能够实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的欠采样和信号重构,从而实现了对非合作宽带雷达信号的欠采样处理,为处理非合作超宽带雷达信号提供了很好的理论指导。     

基于图像特征的雷达信号脉内调制识别算法

雷达信号体制和调制样式的多样化,信号环境的复杂化,使得常规的识别方法很难适应实际需要,无法有效地对辐射源信号进行分类识别。针对当前电子对抗系统中的问题,提出了一种新的有效的雷达信号脉内调制特征提取方法。该方法把雷达信号的时频分布作为一幅图像进行处理,利用图像处理算法提取其奇异值特征。由于奇异值分解本身具有良好的几何特性,提取的特征对信号的信噪比和采样点数是不敏感的。实际仿真结果表明该方法是有效的。     

改进小波脊线法算法分析和仿真

在电子情报侦察和对抗领域，对复杂信号的脉内调制特征进行分析显得越来越重要。小波变换的主要特点是通过尺度从粗到细的不断变化，可以逐步聚焦到分析对象的任何细节，把对象中存在的任何变化充分的展示出来。文中研究了基于算法提取雷达信号的瞬时频率来获得信号的脉内细微特征，并针对小波脊线法存在的问题提出了改进算法，仿真了某电子对抗专用设备接收到的一批具有大时宽、带宽积的线性调频信号中频数据，仿真结果证实了改进方法的优越性。     

基于复杂度特征的未知雷达辐射源信号分选

当前的未知雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题。该本文应用复杂度特征实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率分选。首先,对接收到的信号进行预处理,然后提取其复杂度特征中的盒维数和稀疏性,并将两者作为分选的特征参数,最后基于KFCM算法实现未知雷达辐射源信号的分选。由仿真结果分析可知,预处理后的信号序列的盒维数和稀疏性分离度高且受噪声的影响小,分选结果令人满意,在信噪比为5 dB时,不同调制类型信号间的分选准确率最低为87%。     

一种实现信号反侦察的新方法

为满足未来综合电子战的需要,提高雷达的战场生存能力,提出一种基于抗脉内识别的雷达反侦察方法。在不降低信号功率的条件下,从雷达侦察技术的角度,利用WVD时频分析作为雷达反侦察抗识别的效果分析工具,通过对几种复杂雷达信号识别效果的仿真,研究雷达辐射源信号形式和参数变化对识别效果的影响,探寻具有优良反侦察效果的信号形式及变化规律,为雷达反侦察研究提供新的思路。