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基于奇异值分解的雷达信号脉内调制类型自动识别 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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脉内特征提取是新型雷达辐射源信号识别的关键问题。本文提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和识别方法.将雷达辐射源脉冲信号的分形维数作为识别脉内调制方式的分类特征,这些特征包含了雷达辐射源信号幅度、频率和相位等的变化和分布信息,反映了雷达辐射源信号脉内调制规律,理论分析和仿真实验结果都证明了这些特征具有对噪声不敏感的良好特性.通过10种典型雷达辐射源信号的特征提取和分类识别的实验结果表明,本文所提取的脉内特征类间距离大、类内距离小、正确识别率高.证实了本文方法的有效性。 相似文献
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为了能够在多种距离度量方法中选择一种最优的算法,提高基于距离度量方法的雷达辐射源信号识别的正确识别率,构建了雷达辐射源信号识别模型.并在不同的噪声背景下对基于距离度量方法的雷达辐射源识别模型的正确识别率和识别时间做了比较,最后进行了大量的仿真实验,给出了识别结论. 相似文献
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针对目前雷达辐射源识别中存在的特征参数难以获得,雷达信号工作模式繁多等问题,提出利用模糊理论对雷达信号进行类型识别。经过多次仿真选择了既简单又有效的特征参数及隶属度函数,实验验证了此方法有较强的识别效果,且工程上较易实现。 相似文献
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雷达信号的分类识别是电子对抗的一个重要方面 ,而雷达信号包络分析是识别它的一种重要方法 ,它利用检测设备截获敌方雷达信号 ,通过分析它的包络特征来识别雷达信号以便于干扰或反干扰。采用平滑、微分的方法对包络进行处理 ,获得它的各项参数信息 ,从而达到对雷达信号识别的目的 相似文献
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针对现有雷达信号预分选方法对参数捷变雷达信号分选准确率不高的技术难题,提出了一种基于深度学习算法的全连接神经网络与时域校验的雷达信号预分选方法。该方法首先提取雷达数据库中已知雷达信号的载频、脉宽和脉内调制信息作为单脉冲分选特征,使用全连接神经网络完成单脉冲的识别。为了避免神经网络将未在雷达数据库中的信号(未知雷达信号)识别为已知雷达信号,在神经网络的输出层中加入置信度神经元生成置信指数,将置信指数低于阈值的判定为未知雷达信号进行剔除。最后根据分选结果调用雷达数据库中对应的时域信息(脉冲重复间隔),进行时域校验,完成雷达信号预分选。仿真结果表明,该方法在不同信噪比环境下对参数捷变雷达信号有较高的分选准确率,并且能有效剔除未知雷达信号。 相似文献
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针对雷达信号脉内有意调制中2类典型调制信号,即相位编码(PSK)信号和调频(FM)信号,提出了一种由粗到细的方法进行脉内识别。首先,对接收到的雷达信号利用其3 dB带宽明显不同的特点,进行类间粗分类,识别出PSK信号和FM信号;然后,针对PSK信号和FM信号类内特征的不同,提出了利用信号的小波脊频特征,来对雷达信号进行类内细分类识别的方法,使PSK信号被细分类为BPSK信号和QPSK信号、FM信号被细分类为LFM信号和NLFM信号,从而完成了典型雷达信号的有意调制的识别。仿真结果表明,在一定信噪比下,此识别方法真实有效。 相似文献
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如何提高雷达系统的抗干扰能力一直是雷达信号处理中比较关注的问题。卷积混合盲分离技术是当前盲分离研究的热点和难点。文中用卷积混合盲分离算法来分离雷达系统接收的信号,把卷积混合的干扰信号和有用信号分离开来,以实现雷达系统抗干扰的目的。该方法使用基于Householder变换的高阶累积量的联合对角化的频域方法来分离卷积混合的雷达接收信号。计算机仿真表明,该抗干扰方法可把卷积混合的雷达信号和干扰信号分离出来,且达到较好的分离效果。 相似文献
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基于模糊聚类的雷达信号分选方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着新体制、新技术雷达的不断出现,雷达侦察接收机接收到的雷达信号更加密集和复杂,传统的分选方法已不能对其进行有效分选,模糊聚类法能够利用雷达信号的特征参数有效地分选出常规和非常规雷达信号。文中采用了一种新的模糊聚类分析算法一跟踪法,该方法易实现编程,适用于处理大量数据,仿真实验证明分选结果较理想。 相似文献
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在当前的雷达射频半实物仿真系统应用中,有源干扰信号和雷达目标回波信号的模拟主要通过宽带数字射频存储技术(DRFM)实现。随着雷达瞬时工作带宽和捷变频范围的增大,如何实现对超宽带雷达信号的高保真重构是实际工程中面临的重要难题。文中基于启发式蚁群算法,结合数字信道化思想,实现了在现有有限的硬件平台基础上,对超宽带雷达信号的高精度重构。最后,通过仿真和实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字符集尺度下将雷达信号转换为符号化序列;然后联合各符号序列的信息熵值,组成MSIE特征向量;最后,使用k邻近算法(k-NN)作为分类器实现雷达信号的分类识别。通过仿真6种典型的雷达信号进行验证,结果表明该方法在信噪比(SNR)为5 dB时,不同雷达信号的识别正确率大于90%,并且优于传统的基于复杂度特征(盒维数和稀疏性)的识别方法。 相似文献
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论述了一种雷达杂波信号的模拟方法及其硬件实现。该模拟器采用软硬件相结合的方法,由计算机实时解算每个杂波回波单元的方位、距离、散射系数等参数,然后将数据发送到硬件电路中,由硬件电路完成对雷达信号的采样、调制、恢复、幅度控制,最终产生杂波信号并输出。 相似文献