雷达信号参数容差初探

雷达信号参数容差是描述雷达信号特征的一个重要参数。它在雷达对抗情报分析中起着关键的作用。本文分析了雷达信号参数容差的含义、用途、相关因素等问题，也介绍一些雷达信号的参数容差的计算方法。     

雷达信号参数容差分析

雷达信号参数容差是描述雷达特征的一个重要参数。它在雷达对抗情报分析中起着关键的作用。分析雷达信号参数容差的含义、用途、相关因素等问题，介绍一些雷达信号参数容差的计算方法。     

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。     

参数化稀疏表征在雷达探测中的应用

稀疏信号处理已经在雷达目标探测领域得到应用,并获得了优于传统方法的探测性能。然而,雷达目标探测过程中往往存在目标运动、雷达轨迹误差等未知因素,这导致预先设计的字典矩阵无法实现雷达信号的最优稀疏表征。该文将介绍字典学习的一个分支参数化稀疏表征,该方法通过构建参数化的字典矩阵,实现了对雷达探测过程中未知参数的动态学习和雷达信号的最优稀疏表征。该文还将介绍参数化稀疏表征在逆合成孔径雷达成像、合成孔径雷达自聚焦、基于微多普勒的目标识别等若干雷达探测问题中的应用。      

基于参数样本图的雷达辐射源识别

在现代信号环境中,基于传统的雷达信号特征描述方式很难对复杂体制雷达辐射源进行准确描述和识别。提出一种新的雷达参数样本图的描述方式,并研究了基于参数样本图的雷达辐射源识别算法,利用脉冲序列与雷达参数样本图进行匹配识别,给出了参数类型匹配及参数样本图匹配的方案。仿真结果表明,这种方法是有效的。     

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.     

复杂体制雷达信号预分选的方法

复杂体制雷达信号的全脉冲参数变化类型多样、参数交叠严重,使得利用全脉冲参数分选方法的正确率严重下降,但是其信号脉内特征参数相对稳定。在复杂体制雷达信号预分选的过程中,针对增批现象和正确率不高的问题,提出一种通过提取信号的脉内特征参数相像系数,联合较为稳定的脉间参数,利用改进的支持向量聚类算法,对复杂体制雷达信号进行预分选的方法。仿真结果表明,在对复杂体制雷达信号进行预分选时,所提方法有效地解决了信号增批问题,并提高了分选正确率。     

基于神经网络与时域校验的信号分选方法

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。     

雷达弱信号参数提取的数字实现方法

提出雷达弱信号检测和参数提取的数字实现方法,即采用自相关技术在较高灵敏度下检测出淹没在噪声中的雷达信号并且粗略估计出雷达脉冲信号的重复间隔（ＰＲＩ）,对数字解调后的视频信号在脉间进行非相干积累,精确估计出雷达信号的ＰＲＩ,提取出脉冲到达时间（ＴＯＡ）,脉冲宽度（ＰＷ）等参数。数字信号处理算法采用高速ＤＳＰ实时实现,该方法具有工程实用价值。     

面向雷达数字化设计与仿真的电子干扰建模方法研究

电子干扰模拟是雷达数字化设计与仿真的最重要功能之一,主要完成干扰信号产生、传输和到达的模拟,对应了雷达电子干扰信号参数描述、信号传播路径和信号波束方向三大技术问题。为此,针对雷达数字化设计与仿真技术中电子干扰建模问题,提出了基于统一雷达波形参数的覆盖类和欺骗类典型干扰信号描述方法,针对典型直达波和多径单跳传播路径给出了信号传输的实现方法,结合干扰机和雷达的空间位置和姿态阐述了干扰信号波束到达角的计算方法,最后通过具体实现验证了电子干扰模型模拟方法的有效性和可用性。     

基于经验模式分解的人体生命参数检测

人体生命参数检测可用于地震后废墟中的人员搜寻以及反恐行动中人质的营救。由于人体体动的雷达回波信号非常微弱,用传统的时频分析方法无法检测出由体动产生的微多普勒频率。针对这一问题,提出了一种基于经验模式分解的人体生命参数检测方法,首先对人体回波信号进行经验模式分解,接着对分解后得到的内在模函数进行时频分析,可以从时频图中有效提取出由人体体动引起的微多普勒频率。仿真实验表明在信噪比较低时文中所提方法的有效性。     

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...     

一种自动选择参数的雷达辐射源SVC分选方法

雷达信号分选的容差问题一直是雷达对抗情报处理中的难题,而支持向量聚类法（SVC）是一种能够有效避免容差问题的聚类方法,但现有参数搜索方法不能快速准确地确定SVC最优聚类结构,从而限制了支持向量聚类法的广泛应用。针对这一问题,提出了一种可以自动选择参数的SVC聚类方法。它通过采用一种综合的参数搜索方法,自动选择惩罚因子和核函数宽度两个参数,从而确定最优的聚类结构。仿真实验表明,此方法可在较少的迭代次数下获得最优的聚类结构,提高了雷达信号的分选正确率。     

低截获雷达抗分选信号设计技术研究综述

雷达是获取战场态势的关键装备,极易遭受电子攻击。低截获雷达能从根本上提高雷达电子防御能力,是当前雷达研究热点,其重点之一是抗分选信号设计。首先阐述了低截获雷达的概念,然后介绍了低截获雷达的应用需求,说明了低截获雷达抗分选信号设计的必要性和紧迫性。梳理了近年来低截获雷达抗分选信号设计的方法,重点分析了信号组合、信号参数调制、基于脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval, PRI)、优化算法四种抗分选信号设计方法。最后展望了抗分选信号设计技术的发展方向。     

一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法

在电子侦察领域中，传统的雷达脉冲信号检测是基于包络检波的非匹配检测。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计精度，文中提出了一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法——极值序列分析法。该算法可在低信噪比条件下完成雷达脉冲信号的检测，然后对雷达脉冲信号的脉冲幅度、脉宽、到达时问、信噪比和载频等参数进行估计。仿真结果表明：极值序列分析法对雷达脉冲信号的检测概率高、参数测量精度高和处理速度快。     

一种改进型PRI变换雷达信号分选方法

基于PRI分选有多种方法,其中PRI变换法对脉冲重复间隔有较高的估计精度,并克服了传统直方图统计法中的子谐波问题。文中在对PRI变换法进行深入研究的基础上,提出了一种改进的自适应PRI变换法,仿真结果验证了新算法的可靠性。     

MIMO雷达中的信号检测

常规雷达系统越来越难于应对日益迫近的空间目标和隐身目标,MIMO雷达已成为一个发展方向。针对运动目标,本文深入分析了充分统计量的概率密度函数,讨论了四种工作模式的内涵,研究了MIMO雷达工作于四种工作模式时的检测模型、方法及性能改善。通过理论和仿真分析,建议MIMO雷达系统采用单发多收工作模式,并且,接收站数量建议取4至6。     

提高HF雷达距离分辨的参数估值法

给出了一种提高HF雷达距离分辨的信号处理方法.首先用参数模型来描述雷达探测信号,然后用最大似然(ML)法对模型参数进行估计.最后给出仿真实验结果.     

雷达脉冲信号流的模糊聚类分选

复杂信号环境下的实时信号分选技术对雷达侦察信号处理非常重要,利用模糊聚类分析的相关理论,根据脉冲参数将不同体制的雷达信号进行归类,从而实现对雷达脉冲信号的分选。