基于SoPC的宽带雷达侦察信号分选

为了在复杂电磁环境中快速准确地获取雷达辐射源信息,采用SoPC可配置技术,设计实现了宽带雷达侦察信号分选系统。基于软硬件一体化设计框架,阐述了信号分选和参数测量算法的设计流程。对250MHz带宽内的三种不同调制类型信号做了仿真实验,在15dB信噪比将6个输入信号进行了正确分选输出,各项雷达参数测量结果精度均超过90%。同时对信号的处理时间进行了讨论,该系统在雷达信号脉冲占空比小于10%时,脉冲信息丢失概率不超过2%。工程应用表明,该设计方法具备准实时处理能力,参数测量准确,资源利用率高,适用于机载或星载辐射源侦察。     

雷达信号的聚类分选方法

雷达信号分选，就是从交错的j密集复杂的脉冲信号流中提取出属于同一雷达辐射源的脉冲序列。现代雷达具有多种工作状态，其各项特征参数都是可变的，甚至是随机变化的。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。文章提出一种基于多参数聚类分析的雷达脉7中信号分选方法，提供了一种解决密集复杂脉冲信号分选问题的新途径。仿真试验表明，该方法能够从多部相控阵雷达信号交错的脉冲序列中，准确地分选出属于每个辐射源的脉冲序列。     

独立分量分析在雷达辐射源信号分选上的应用

在当代电子战密集复杂的电磁环境下,对未知雷达辐射源信号分选作为对抗技术领域的一个重要环节面临了新的挑战.传统的雷达辐射源信号分选往往是基于脉冲描述字(PDW)等参数对雷达进行分选,在复杂的电磁环境下参数误差严重影响了雷达信号的分选效果.在对独立分量分析理论的研究的基础上,将基于四阶累积量的特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法应用于连续波雷达信号和随机参数脉冲雷达信号分选,可以有效地分选出不同调制方式的雷达信号,为雷达辐射源信号分选提供了一个新思路.     

基于频谱分析的相参特征建模与提取方法

增加新的特征参数是提高雷达辐射源信号分选识别率的有效手段。相参是新体制雷达辐射源的重要特性,在现有特征参数的基础上,增加相参特征用于信号分选,对降低当前信号分选“漏警”、“虚警”概率极具价值。在分析新体制雷达辐射源相参特征的基础上,对侦察到的脉冲流进行了信号重构,利用频谱分析的方法,提取了重构信号的频谱主峰㈥像,理论分...     

基于时差累积的雷达信号分选方法

多站系统中,可将用于定位的时差信息用于信号分选.针对传统分选方法对于信号形式的适应能力不强的缺点,提出一种对雷达脉冲信号具有普适性的分选方法.方法通过设定两个侦察站,根据同一辐射源的脉冲到达两站的时差相同的原理分选信号.详细讨论时差累积结果中的虚假时差,探究真实时差和虚假时差的联系.最后采用递归思想检测、分选每个时差,逐步消除虚假时差,仿真结果表明该方法能够有效分选雷达脉冲信号,能较好解决制约雷达对抗情报获取的信号分选难题.     

一种自适应容差的雷达信号分选聚类算法

雷达信号分选的目的就是从交错的、密集复杂的脉冲信号流中提取出同一辐射源的脉冲序列。战场环境中信号流的密集性,信号形式的复杂性,给信号分选带来了严重的挑战。面对如此复杂的信号环境,传统的基于直方图统计的雷达信号分选算法的分选结果可信度越来越差。在聚类雷达信号分选算法的基础之上提出了一种自适应容差的雷达信号聚类算法,克服了传统的雷达信号聚类分选算法中容差选择困难的问题。仿真结果表明该方法能够准确地分选出各个辐射源的脉冲序列。     

复杂电磁环境下雷达信号分选技术

在分析PDW各参数特点以及几种常用的脉冲串PRI分选算法的基础上,提出一种工程上较为实用的雷达信号分选的方法。该方法采用PDW预分选聚类和PRI主分选相结合的方法,首先根据PDW参数的特点进行预分选聚类,接着进行基于SDIF的信号主分选,最后对分选后的信号进行参数分析和辐射源确认。通过仿真算法验证,该方法是正确的。     

基于集对分析聚类的雷达信号分选算法

现代电子战场的电磁环境日趋复杂,传统的雷达信号分选方法已经很难完成高密集信号环境下的分选任务.提出一种基于集对分析聚类的雷达信号分选算法,该算法融合集对分析中的同异反模式识别的择近原则和聚类分析的思想,将雷达侦察接收机接收的雷达脉冲信号与知识库中已知雷达脉冲信号组成集对,利用信息熵确定分选参数的权重,通过计算集对之间的同异反联系度实现雷达信号分选.仿真实验证明了算法的有效性和可行性,为解决复杂电磁环境下雷达信号分选问题提供了新途径.     

基于点云分割网络的雷达信号分选方法

针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题,该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云;之后利用点云分割网络(PointNet++)对该点云中各点依据其所属辐射源进行分割;最后将具有相同标签的点聚类形成脉冲集合,分别提取各脉冲集合所包含的辐射源并形成相应的辐射源描述字。仿真结果表明：所提方法能够有效对未知雷达信号进行分选,在脉冲丢失和虚假脉冲干扰的分选环境下也表现出较强的可靠性与稳定性,并且由于采用具有轻量化特点的模型使得该方法的执行效率更高。     

一种脉冲重复间隔复杂调制雷达信号分选方法

雷达辐射源分选是电子战系统的关键技术之一。为了解决传统的基于脉冲重复间隔(PRI)的分选方法不能有效分选PRI复杂调制雷达信号的问题,该文提出一种利用脉冲到达时间与雷达帧周期的对应关系构成的2维特征向量来提取脉冲序列中PRI的变化规律,进而实现PRI复杂调制雷达信号分选的新方法。该方法可以在脉冲丢失严重且存在噪声脉冲的情况下获得满意的分选结果,并利用模拟仿真验证了方法的有效性。     

一种改进的动态关联信号分选算法

在基于脉冲制外辐射源的无源相干雷达系统中,直达波通道信号通常需要信号分选后才能与目标回波信号进行相参信号处理。为了从直达波通道互相交叠的信号中分选出特定辐射源的信号,提出了改进的动态关联信号分选算法。该算法在对实测信号特点分析后,指出利用脉冲重复频率和相邻脉冲幅度比这两个参数进行实测信号分选。信号分选结果表明:该算法能够完整分选出辐射源主瓣信号,也可以保证一定的辐射源副瓣信号分选成功率;同时动态设置脉冲重复频率容限亦可以完成参差重频、抖动重频等信号的分选工作。     

Multi-Parameter Signal Sorting Algorithm Based on Dynamic Distance Clustering

A multi-parameter signal sorting algorithm for interleaved radar pulses in dense emitter environment is presented. The algorithm includes two parts, pulse classification and pulse repetition interval （PRI） analysis. Firstly, we propose the dynamic distance clustering （DDC） for classification. In the clustering algorithm, the multi-dimension features of radar pulse are used for reliable classification. The similarity threshold estimation method in DDC is derived, which contributes to the efficiency of the algorithm. However, DDC has large computation with many signal pulses. Then, in order to sort radar signals in real time, the improved DDC （IDDC） algorithm is proposed. Finally, PRI analysis is adopted to complete the process of sorting. The simulation experiments and hardware implementations show both algorithms are effective.     

Multi-Parameter Signal Sorting Algorithm Based on Dynamic Distance Clustering

A multi-parameter signal sorting algorithm for interleaved radar pulses in dense emitter environment is presented. The algorithm includes two parts, pulse classification and pulse repetition interval (PRI) analysis. Firstly, we propose the dynamic distance clustering (DDC) for classification. In the clustering algorithm, the multi-dimension features of radar pulse are used for reliable classification. The similarity threshold estimation method in DDC is derived, which contributes to the efficiency of the algorithm. However, DDC has large computation with many signal pulses. Then, in order to sort radar signals in real time, the improved DDC (IDDC) algorithm is proposed. Finally, PRI analysis is adopted to complete the process of sorting. The simulation experiments and hardware implementations show both algorithms are effective.     

时频空交叠信号的脉内调制类型识别算法

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。     

一种低信噪比雷达信号分选方法

文章就低信噪比雷达辐射源信号分选问题提出一种结合FastICA和小波去噪方法的改进算法,通过仿真实验表明新算法能够有效提高信噪比,增强了信号的可识别性。文中还就算法的实现顺序分别进行了实验,并将其结果分别与FastlCA算法作了比较,证实新算法比FastICA算法性能更优越。最后,文中给出经过新算法分选后的信号能量损失比并给出相应分析。     

一种基于顺序差值直方图算法的改进雷达信号分选方法

雷达信号分选是现代雷达侦察系统中的重要组成部分。顺序差值(SDIF)直方图算法是一种典型的雷达信号分选算法。该算法基于减法运算,能够对脉冲到达时间实现快速处理,实时性好,然而该算法对抖动信号分选效果不理想。为解决该问题,通过把修正脉冲重复间隔(PRI)变换中交迭PRI箱的思想引入到顺序差值直方图算法中,提出一种改进SDIF算法,研究了该方法对信号在不同抖动上限情况下的分选结果,并与SDIF分选结果相比较。结果表明该方法显著提高了顺序差值直方图对抖动信号的分选能力。     

基于集对分析的雷达信号分选算法

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.将雷达脉冲信号与已知雷达的脉冲信号特征两两视为集对,应用集对分析算法,通过计算脉冲信号之间的关联度,实现信号分选.仿真结果表明,该算法不仅简单,易于编程,而且与传统分选算法相比,能实时、高效地实现密集和复杂信号环境下的信号分选任务.