基于FastICA的雷达信号分选研究

现代战争中新体制雷达的大量涌现,电磁环境变得越来越复杂,对雷达信号分选提出了新的挑战。目前的雷达信号分选领域,多采用基于参数容差的传统分选方法,这些方法受参数误差的影响大,对PDW参数相似的雷达无法分选,已经无法适应复杂电磁环境。在对FastICA算法原理分析的基础上,重点研究了将它应用于PDW参数相近的雷达信号和参差脉冲列的分选,并进行了仿真。仿真结果表明,FastICA是建立在源信号统计独立基础上的处理,对信号相关性敏感,受参数误差的影响小,可以有效解决上述问题,为雷达信号分选提供了一种新的思路。     

一种基于双平台信号协同分选处理的设计方法

电磁信号环境日趋复杂,传统单平台信号分选对脉冲数极少的慢扫雷达以及相控阵雷达分选较为困难。提出了一种基于双平台的协同分选信号处理方法,有效地弥补了传统信号分选上的不足,并针对脉冲数极少的慢扫雷达以及相控阵雷达信号提出了相应的分选、融合、跟踪方法。     

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.     

一种基于频域的脉冲信号分选的新方法

提出了一种基于频域的雷达脉冲信号分选方法,新方法打破了以往主分选算法CDIF、SDIF、变换等只考虑分选的局限性,考虑从RF角度进行分选,并综合AOA、PW、PRI等信息进行辅助分析。在仿真试验中,对于复杂雷达信号环境使用新方法进行逐层分选,并依照平面变换技术在RF-TOA平面上显示分选结果,可明显看到新方法能实现对多种PRI调制和RF调制相交叠的情况进行分选,并且算法简单易于实现。     

一种复杂电磁环境下雷达信号综合分选方法

随着雷达技术的发展,电子对抗面临的电磁环境越来越复杂。如何在复杂信号环境下进行信号的正确分选和识别是雷达侦察机的一个重要的任务。本文研究了一种结合序列差直方图分选算法算法和改进的PRI变换的综合分选方法。计算机仿真验证了算法的有效性。     

一种适应复杂电磁环境的重频跟踪方法

针对现代电子战日益复杂的电磁环境以及不断涌现的新体制雷达,本文采用脉冲预测的方法对指定的雷达信号进行重频跟踪。由于脉冲预测的特征规律与目标雷达重复周期精确一致,重频跟踪器解决了如何在复杂电磁环境下进行实时信号跟踪的问题,并且能够适应多种不同体制的雷达信号。     

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。     

一种基于PRI谱特征的复杂雷达信号分选方法

通过分析雷达截获机所处的复杂雷达信号环境,提出了一种基于PR I谱特征的复杂雷达信号分选方法。该方法利用PR I变换获取雷达信号PR I谱,并根据各种复杂雷达信号PR I谱特征实现复杂雷达信号的分选工作。仿真结果表明,该方法能够较好地实现复杂信号环境下雷达信号的分选工作。     

基于联合检测方法的雷达信号分选跟踪机设计

雷达信号分选是雷达对抗中一个重要的组成部分,只有从随即交迭的信号流中分选出各个雷达脉冲序列之后才能进行信号参数的测量、分析、识别。目前基于PRI参数提出很多分选方法,针对各种方法的优缺点,研究了一种基于SDIF算法和序列相关法联合检测的被动雷达信息处理系统信号分选跟踪机,经仿真证明,基于SDIF与序列相关法的联合检测增加了检测概率,具有较好的鲁棒性,可以较好地对空间多部不同雷达信号进行准确分选,正确给出跟踪波门。该信号分选跟踪机已在工程中应用。     

基于人工鱼群聚类的雷达信号分选算法

随着科技的不断发展,各种新体制雷达的不断出现,使得电磁环境变得复杂多变,这就对雷达信号的处理提出了新的要求。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法已经不能满足当前雷达信号分选的要求。文中将人工鱼群聚类算法引入到雷达信号分选中,并对其进行了改进,对雷达信号分选进行了一种新的探索,该方法不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知雷达信号。通过仿真实验证明该算法分选准确率高,为雷达信号分选提供了新的思路。     

基于ISODATA聚类的复杂体制雷达信号分选

现代电磁环境下,实现多部复杂体制雷达交错信号分选,需要算法具有较强的自适应能力。针对该问题进行了探索,提出基于ISODATA（迭代自组织数据分析算法）聚类的雷达侦察信号分选方法,经过仿真测试证明,该算法对于多部复杂体制雷达交错信号,具有较强的分选能力。     

一种综合雷达信号侦察预处理方法

针对现代电子战日益复杂、密集的电磁环境下雷达信号的侦收分选面临着的严峻考验,提出分层分级把环境信号脉冲描述字数据流进行分类综合预处理的方法,稀释脉冲数据流以减轻后续信号分选的压力,介绍了基于信号的方位、频率、脉宽等参数预处理的流程,对已知信号预处理和未知信号预处理要点做了说明,并通过仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

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。     

基于模糊聚类的雷达信号分选方法

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，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。     

复杂电磁环境下的雷达信号分选技术

通过分析雷达信号分选技术的现状,总结了存在的问题,研究了当前复杂电磁环境下的雷达信号分选技术及其影响因素,并指出了分选技术的发展方向与亟待解决的关键问题。