基于联合特征的雷达假航迹干扰识别方法

目标回波信号的时频域特性是由目标的散射特性与运动特性决定的,能形成假航迹的欺骗干扰信号的时频域特性是由干扰机的调制特性决定的,干扰机难以完全仿真目标的散射特性与运动特性,二者之间在时频域的差异是假航迹干扰信号识别的基础.文中将航迹特征与信号特征联合,建立了多普勒频率与目标航迹信息、正交相参视频回波信号的关系模型,通过对...     

基于射频功放非线性建模的欺骗干扰识别

针对欺骗干扰信号在时域、频域、空域与真实信号重叠,导致识别欺骗干扰的难度较大,假定真实发射机与欺骗干扰机射频前端器件除功放模块外均工作于理想状态,提出了一种基于射频功放建模的欺骗干扰识别方法。首先,利用Hammerstein模型对射频功放进行非线性建模,以模型参数作为提取的特征向量;其次,基于统计检测理论识别欺骗干扰;最后通过实验验证了方法的有效性,并与基于信号双谱特征的识别方法进行性能对比。实验结果表明,基于射频功放建模的欺骗干扰识别方法能够有效地识别欺骗干扰,且优于基于信号双谱特征的识别方法。     

基于LSTM网络和特征融合的通信干扰识别

针对现有通信干扰信号识别方法识别效果不佳的问题,提出了一种基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和特征融合的通信干扰识别方法.该方法利用LSTM网络提取干扰信号的特征,通过LSTM强大的序列特征提取能力提升干扰信号特征提取的性能;通过提取信号的时域和频域特征后进行特征融合,使用全连...     

卫星直扩通信系统干扰检测技术研究

提出一种卫星直扩通信系统的干扰检测方法,首先将时域接收信号构造为一个复矢量信号,接着对该复信号进行加窗快速傅里叶变换（FFT）,然后根据接收信号在频域上呈现的统计特性,估计出自适应干扰检测门限,谱线幅度大于干扰检测门限的谱线被认为是干扰信号的频谱,最后根据干扰信号的特性估计出该信号的频率、带宽和功率。理论分析和实验表明,该方法对于卫星直扩通信系统中的干扰信号具有很好的检测性能。     

基于积谱矩阵局部二值模式的欺骗干扰识别

针对跟踪雷达的三种常见欺骗干扰,提出了一种基于积谱矩阵( SPM)局部二值模式( LBP)的识别算法。首先,计算雷达接收信号不同脉冲重复周期( PRI )的积谱,并将其按照频域和慢时域排列成一个二维积谱矩阵。然后,将图像处理的纹理特征引入到欺骗干扰识别的算法中,采用局部二值模式提取二维积谱矩阵的灰度图像特征。最后,通过仿真实验验证了算法的正确性,当雷达接收信号的信噪比( SNR)大于5 dB时,该欺骗干扰识别算法的平均识别概率优于90%。     

卫星通信干扰信号的识别研究

文章就几种常见的卫星干扰信号,对其进行MATLAB仿真实验,依据不同干扰信号的特点,从其时域、频域等方面分析各种干扰类型的分类依据,提取、构造各种干扰类型的有效识别参数,采用基于统计判决的模糊模式识别算法,进行仿真分析。实验表明,本文提取构造的参数得到了较高的识别率,为干扰信号的识别提供理论基础,具有重要意义。     

间歇采样转发干扰多域识别融合算法

针对间歇采样转发干扰识别问题,提出一种多域识别融合算法.首先分析了真实目标回波和间歇采样干扰(直接转发、重复转发、循环转发)4类信号在时域、频域和分数阶域的内部差异,并对各域进行奇异谱分析(SSA),得出的SSA结果可作为区分信号差异的依据;其次构造时、频、分数阶域3个基分类器,提取4类信号时、频、分数阶域奇异谱峰度与...     

跳频通信中阻塞干扰样式的自动识别

对跳频通信系统所处的干扰环境进行分析,可以使通信双方针对不同的干扰选择正确的抗干扰措施,对于跳频通信系统,跟踪干扰和阻塞干扰是非常有效的干扰方法。现有的干扰抑制算法只对某一类型的干扰有效,在干扰抑制之前,需要对干扰类型进行识别。本文以FH-GMSK(frequency hopping-gaussian filteredminimum shift keying)通信系统为载体,对跳频通信中常见的阻塞干扰样式识别进行研究,从接收信号中联合提取干扰的时域、频域和时频域特征,得到了一组稳定性好、对识别信噪比不敏感的特征参数,在不需要干扰先验知识的情况下对FH-GMSK通信系统中常用的阻塞干扰样式进行自动识别。仿真结果表明,对于跳频通信中常见的阻塞干扰信号,本方法在识别信噪比不同的情况下能获得很高的正确识别率。     

对解线调处理的ISAR的相干干扰技术

逆合成孔径雷达(ISAR)通常采用解线调处理的方法来得到频域距离像.本文提出一种附加调制的相干干扰方法,即对接收的雷达信号产生附加的频率调制后转发,干扰谱就能覆盖距离像的频域范围,破坏ISAR一维距离成像;对频率调制后的信号再附加相位调制,就能破坏ISAR二维多普勒成像.这种干扰信号能获得一定的处理增益,因此能节省干扰功率.     

基于蒙特卡罗方法的沙尘回波功率谱密度仿真与分析

针对自主着陆过程中沙尘对调频连续波激光探测的干扰问题,基于蒙特卡罗方法研究了沙尘干扰下激光探测回波的功率谱密度特性。首先对沙尘回波组成进行分解,推导了回波的功率谱密度方程,然后基于蒙特卡罗方法进行仿真,分析了地面反射信号、沙尘干扰信号和随机噪声的功率谱密度特性。结果表明在沙尘浓度较低时,干扰对中频信号的影响较小,随着沙尘浓度的增大,干扰信号会不断增强且不易滤除,对测距精度影响较大。     

常用多进制数字调制信号的识别方法

针对常用的多进制数字调制信号,设计了一通用的数字调制识别方案:先用三个时频域特征参数进行调制的大类识别,再利用各自算法估计信号调制阶数,修正了MFSK信号功率谱谱峰个数的估计算法,并提出了MASK/MQAM基于时域的调制阶数识别算法.仿真结果表明,在信噪比大于6dB时,该识别结构和识别算法对MFSK、MPSK,MASK调制信号的正确识别率不低于92%,MQAM识别算法则要求较高的信噪比.     

基于Systemview仿真的噪声调频干扰带宽研究

给出了统一的调频干扰时域数学模型和频域数学模型，推导了均匀分布的高斯白噪声调频信号干扰的功率谱函数计算方法，得出了噪声调频信号的干扰带宽计算公式。以此为基础，运用通信仿真软件Systemview进行了噪声调频干扰信号的计算机仿真，仿真结果验证了干扰带宽计算公式的正确性。     

基于谱分析的OFDM调制识别新方法

针对正交频分复用(OFDM)信号与单载波信号调制识别,提出了3个基于功率谱特征的识别参数。根据OFDM信号功率谱边沿陡峭的特性,通过对归一化功率谱进行分析、统计和曲线拟合,提取3个参数,实现加性高斯白噪声信道(AWGN)条件下OFDM信号与9种单载波信号的识别仿真。该文识别参数具有特征参数易于提取、识别准确率高的优点。     

新型干扰样式对某型雷达干扰效果研究

在分析了一种新型干扰样式——梳状谱干扰信号产生方法的基础上,建立了梳状谱干扰信号的数学模型,并仿真得到了梳状谱干扰信号波形和功率谱。在分析了某型地面情报雷达接收和信号处理技术的基础上,建立了该雷达的系统模型,以此为平台,仿真分析了梳状谱干扰信号对该雷达的干扰效果,并与传统阻塞式干扰信号对该雷达的干扰效果进行比较分析,得到了有益的结果。研究成果将为我军雷达的合理部署和使用,以及电子对抗装备技术的发展和作战使用提供支持。     

基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法

针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征空间的概率神经网络(PNN)分类算法,并设计了未知干扰分类识别器的处理流程。仿真结果表明,与两种传统方法相比,该方法在已知干扰的分类精度方面分别提高了12.2%和2.8%;满足条件的未知干扰最佳逼近效果随功率强度呈线性变化,设计的分类识别器在满足最佳逼近的各类干扰中总体识别率达到91.27%,处理干扰识别的速度明显改善;在信噪比达到4 dB时,对未知干扰识别准确率达到92%以上。     

跳频通信中阻塞干扰样式的自动识别

对跳频通信系统所处的干扰环境进行分析,可以使通信双方针对不同的干扰选择正确的抗干扰措施,对于跳频通信系统,跟踪干扰和阻塞干扰是非常有效的干扰方法。现有的干扰抑制算法只对某一类型的干扰有效,在干扰抑制之前,需要对干扰类型进行识别。本文以 FH-GMSK （frequency hopping-gaussian filtered minimum shift keying）通信系统为载体,对跳频通信中常见的阻塞干扰样式识别进行了研究,从接收信号中联合提取干扰的时域、频域和时频域特征,得到了一组稳定性好、对识别信噪比不敏感的特征参数,在不需要干扰先验知识的情况下对FH-GMSK通信系统中常用的阻塞干扰样式进行自动识别。仿真结果表明,对于跳频通信中常见的阻塞干扰信号,本方法在不同识别信噪比的情况下能获得很高的正确识别率。     

调频信号对直扩系统的干扰分析

本文分析调频信号对直扩系统的干扰效应,导出了既能适合于窄带调频又能适合于宽带调频情况的干扰计算公式。文中提出等效噪声功率谱密度的概念。只要知道干扰信号的功率谱密度函致,即可将其折算为等效噪声功率谱密度,从而算出直扩系统的误码率。采用此法,可方便地分析出FDM-FM或TV-FM信号干扰下的直扩系统接收性能。     

基于CNN网络算法的无线传感器通信干扰信号识别方法

通信干扰信号识别方法通常采用LSTM网络原理设计信号识别算法,这种方法无法深入提取无线传感器通信干扰信号数据之间的内部联系,导致识别率较低。基于此,文章引入CNN卷积神经网络算法原理,提出了一种全新的通信干扰信号识别方法。其针对不同类型的无线传感器通信干扰信号建立模型表达式,获取信号的动态变化,在此基础上,基于CNN网络原理,设计通信干扰信号识别算法,完成干扰信号测试样本的识别。通过实验分析可知,采用本文中提出的方法识别无线传感器通信干扰信号,在信噪比不断变化的情况下,干扰信号识别率较高,均在80%以上,优势显著。     

GPS/INS超紧致耦合压制干扰能力分析

采用带限高斯噪声和同速率伪码相关信号对全球定位系统(GPS)/惯导系统(INS)超紧致耦合导航系统GPS军码接收机实施压制干扰。通过分析GPS P(Y)码和M码信号功率谱变化特点,对以上两种压制干扰进行信号参数的优化确定,进而计算出参数优化后的干扰信号造成GPS/INS超紧致耦合GPS军码接收机载波环路失锁时射频前端处所需的最小干扰功率。考虑干扰信号入射角与接收天线增益的关系,仿真得到不同高度干扰源发射功率与有效干扰距离的关系曲线。根据要地目标的防护需求,对不同制导武器所需的连续压制干扰作用距离进行定量分析,并在此基础上对沿来袭制导武器航路附近部署的多干扰源位置坐标和数量设置问题完成建模求解。     

基于集成固有时间尺度分解的IFF辐射源个体识别算法

为研究敌我识别(IFF)辐射源信号的细微特征,针对目前在复杂噪声环境中IFF辐射源个体识别研究不足的问题,该文提出一种基于集成固有时间尺度分解的IFF辐射源个体识别算法。该算法应用集成固有时间尺度分解(EITD)将采样信号自适应划分为若干有实际意义的信号分量并求取IFF辐射源信号在时频域的能量分布图。通过对时频能量谱的纹理分析,以图像的纹理特征表征辐射源信号的无意调制特征,送入支持向量机(SVM)中进行分类识别。实验表明,所提算法相较于基于希尔伯特-黄变换(HHT)、基于固有时间尺度分解(ITD)的辐射源个体识别方法在识别准确度上有较大提升。