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针对雷达脉内调制信号特征分析中的信号特征提取和自动识别问题,文中提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)的雷达脉内调制信号类型自动识别算法.该算法是在获取信号时频变换规律的基础上,通过频率序列的均方差、序列的自相关,序列的直方图等信息提取了信号的相关特征参数,并利用这些参数的组合作为识别特征对信号类型进行了识别.然后对不同的信号利用该算法做了大量的仿真试验,结果表明该算法简单,运算量小,且对雷达脉内调制信号类型的正确识别率较高.此算法具有一定的实际应用价值. 相似文献
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研究了在反辐射被动雷达导引头中对所接收到的脉冲雷达信号(常规脉冲信号、脉内性调频信号和脉内相位编码信号)的脉内调制信号进行测量分类和识别,以确保反辐射被动雷达导引头截获、跟踪所要攻击的指定目标雷达。 相似文献
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随着雷达技术的不断发展和应用,雷达信号识别对于雷达对抗和电子侦察具有重要意义.针对常用雷达信号的识别问题,提出了一种基于频谱和瞬时频率的雷达信号识别方法,通过定义的四个用于区分不同信号的特征值,可以对于常用的七种雷达信号进行有效识别.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性. 相似文献
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在日益复杂的电磁环境中分选识别出雷达信号,是电子对抗发挥功用的先决因素。关于雷达信号调制样式与信号参数的先验信息有限,难以为信号分选提供充足的情报支撑,且信号交叠严重制约着信号分选的效能。将上述需求转换为盲源分离问题,通过Givens变换构造高阶分离矩阵,将适用于两路信号的基于3阶循环量的循环平稳度(DCS)盲源分离算法拓展到适用于具有不同循环平稳频率的多路信号。通过理论推导证明了该方法的可行性,并推导出构造Givens矩阵参数确定的方法。利用循环平稳理论提取雷达信号在循环平稳域的特征,结合DCS分离准则进行仿真验证。仿真结果表明,该算法能够实现对多路雷达信号的有效分选。 相似文献
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为了解雷达目标更多的详细信息,对基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)序列的目标
识别方法进行分析。对隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)、卷积神经网络(convolutional neural network,
CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)等面向序
列识别的分类器进行阐述和讨论,分析不同分类器用于HRRP 目标识别的发展历程,指出不同识别方法的优缺点及
适用性条件。结果表明,该研究可为不同识别场景下应用合适的分类器提供一些思路。 相似文献
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针对雷达信号识别中因新信号数据与训练数据的样本差异,导致卷积网络模型识别率下降的问题,提出一种基于卷积网络和对抗学习的雷达信号识别算法,提升模型对新样本的识别率.首先,依据时频变换理论,变换得到雷达信号时域-频域能量分布图像,以表征信号脉内调制特征;然后,结合深度可分离卷积的结构,构建卷积网络模型,并利用样本数据对模型... 相似文献
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瞬时测频系统的线性调频信号分析及改进 总被引:5,自引:0,他引:5
频率是雷达信号的关键特征之一,雷达告警(RWR)/电子支援(ESM)等电子战接收机多采用瞬时测频(IFM)技术来实时提取;线性调频(LFM)信号是一种重要的、雷达广泛应用的信号类型,但传统IFM无法检测LFM信号频率特征。提出一种新的基于改进IFM系统的LFM信号特征检测方法,基于IFM系统工作原理建立了LFM信号经过IFM系统的数学模型,并探讨了IFM系统对LFM信号检测的频率分辨力和最小可检测调频斜率。改进IFM系统采用整形检波信号作为采样有效指示信号,以提取LFM信号的到达时间(TOA)和脉冲宽度(PW);采用模数转换器(ADC)代替传统IFM的极性量化器对其正交通道输出进行连续采样,再通过解模糊、线性回归算法平滑去噪,估计出LFM信号的载频和调频斜率。仿真实验结果表明,改进IFM系统可在一个LFM脉冲内以较高的精度提取LFM信号特征,并保留了传统IFM系统的原有优点。 相似文献
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采用数字中频接收信道后,摒弃了传统接收机中的AGC环路,依靠ADC的动态范围和通道增益控制来实现信号的大动态接收和处理,并且在实现大动态同时大大降低了接收机整体增益要求。针对雷达导引头回波信号特点,给出了采用数字中频信道后的雷达导引头整体实现框图,并分析了中频正交采样的实现方法和关键技术。基于ADC的性能指标,分析了增益、噪声系数和动态范围之间的关系,讨论了接收机幅相校正问题,并给出了设计实例。 相似文献