基于GMM和神经网络的辐射源识别方法

针对基于截获雷达脉冲特征参数的辐射源识别问题,通过建立一个高斯混合模型(GMM),采用最大化期望(EM)方法对模型参数进行训练,构建了一个输入为截获雷达脉冲特征参数,输出为雷达辐射源类型的分类器。同时,为实现对分类识别性能对比,进一步提出基于神经网络方法构建雷达辐射源类型分类器。仿真试验结果表明,基于GMM和神经网络构建的两种分类器均能实现对雷达辐射源的在线识别,且当用于训练的样本比例不低于10%时,均能获得90%以上的分类正确率。     

检测性能约束下目标估计的波形优化设计

为了提高杂波背景下检测性能约束的扩展目标估计性能,提出一种基于凸优化和随机化方法的波形优化设计算法。文中考虑了实际雷达系统应用对目标检测性能的要求,定义了随机目标场景下的信杂噪比,并将之作为约束条件,以最大化接收回波与目标随机冲激响应之间的互信息作为优化准则,利用凸优化和随机化方法进行恒包络相位编码信号的设计。仿真实验结果表明,该算法获得的发射信号能够满足系统最低检测信杂噪比的要求,最大化互信息,提高了目标的估计性能,将扩展目标估计性能和检测性能有效统一起来。     

一种远程相控阵雷达单帧搜索参数优化方法

远程相控阵雷达担负目标搜索任务时,在一定检测概率下,特定波位的驻留时间与脉冲重复周期密切相关,如何优化设计脉冲重复周期值以节省时间资源,是一个值得研究的问题。针对远程相控阵雷达单帧搜索工作方式,提出了一种基于最小捕获时间的参数优化设计方法,并以探测临近空间高超声速目标为例,分析了捕获时间与脉冲重复周期之间的关系,给出了最优脉冲重复周期值的赋值区间。仿真结果表明,所提方法能有效节省雷达系统时间资源。     

岸/舰双基地地波雷达提高定位精度方法研究

针对双基地地波超视距雷达工作带宽窄,定位精度差,且与目标位置有关的问题,利用双基地地波雷达在单/双基地同时工作模式下能够获取多种测量集合,提出应用三角形几何重心法和三点加权平均法,该方法能够提高该体制雷达的定位精度,仿真结果验证了该方法的有效性。     

相参捷变频雷达接收机及动目标处理技术

在现代雷达技术的发展中,相参捷变频雷达因其目标分辨能力和在电子对抗战中的优势而越来越多地被应用。文中介绍了三种相参捷变频雷达接收机的体制,并分析了各自的原理以及适用的应用场景。针对该体制在杂波抑制上的难题,提出一种基于最优输出信杂比的杂波滤波器的设计方法,对回波信号进行杂波抑制以实现动目标处理。展示了由原理样机进行的外场实验,通过对外场实验获取得真实数据进行分析,验证了系统的相参性和动目标处理的有效性。