AdaBoost-NN在雷达信号识别中的应用

雷达信号识别是雷达侦察与对抗中的重要内容,也是其难点,现有的识别方法都不能取得让人非常满意的识别效果。AdaBoost即自适应Boosting算法,它可以提高任意给定分类器的分类精度。本文用AdaBoost提升神经网络并应用于雷达信号识别,并与几种现有的识别方法作了比较。实验结果表明,其识别准确率比文中所列的所有方法都要高。     

模式识别技术在雷达侦察信号分类识别中的应用

本文介绍了模式识别技术的基本原理及组成，重点论述了模式识别技术在雷达侦察信号分类识别中的具体应用。     

灰关联分析与雷达信号识别

雷达信号识别是雷达对抗侦察的主要目的之一。灰关联分析是分析灰色系统的基本方法。本文研究和探索灰关联分析法在雷达信号识别中的应用,并分析了其特点和具体算法。计算机模拟结果表明这种方法是可行的。     

K近邻算法在雷达信号识别中的应用

介绍了机器学习算法中的K近邻算法,讨论了该算法在雷达信号识别中的应用,用python语言实现了雷达识别程序,并分析了得到的结果,阐述了对算法结果产生影响的几方面内容.     

灰关联分析与雷达信号识别

雷达信号识别是雷达对抗侦察的主要目的之一,灰关联分析是分析灰色系统的基本方法,本文研究和探索关联分析法在雷达信号识别中的应用,并分析了其特点和具体算法,计算机模拟结果表明这种方法是可行的。     

雷达信号识别中新雷达类型设置问题的研究

对雷达信号识别中新雷达类型的设置问题进行了研究，介绍了新类设置在侦察造警设置信号识别中的具体应用。     

低截获概率雷达信号的调制识别研究

在分析了低截获概率(LPI:Low Probability of Intercept)雷达信号的分数阶傅立叶变换(FRFT)的基础上,提出了把调频率和分量能量之比作为分类特征向量。分类特征向量通过自适应信号分解来提取。仿真结果表明了该方法适合于低截获概率雷达信号的低信噪比情况,具有很好的识别率。     

一种雷达信号识别算法的探讨

对雷达信号模式识别技术进行了讨论,在传统模式识别算法的基础上提出了基于图形的雷达信号模式识别算法,对其中的BARC图形匹配算法进行了介绍。并在Matlab软件平台上实现了该算法。并针对实际雷达信号对该算法的性能进行了分析。     

雷达信号分选技术

从分选算法和硬件两方面分析了雷达信号分选的关键技术,阐述了雷达信号分选算法的原理,并对各种算法的优缺点进行了对比,讨论了硬件在实现信号分选中的技术、特点和发展趋势,提出了雷达信号分选领域中亟待解决的问题和发展方向。     

直方图法在密集雷达信号特征提取中的应用

密集雷达信号特征提取是雷达对抗信号处理的重要课题之一。本文详细介绍了在“雷达对抗计算机辅助分析系统(REWCAAS)”中利用直方图进行雷达信号特征参数提取的方法和原理。在密集雷达信号环境下，通过计算机仿真，验证了该方法的合理性与有效性。     

基于模糊自适应共振理论的雷达侦察信号预处理算法研究

介绍了一种基于模糊自适应共振理论的雷达侦察信号预处理算法,根据算法完成了仿真试验,考虑实际应用的速度要求添加了软件硬件化的流程,为新时期的雷达侦察信号预处理提供了一种可行的实现方法。     

雷达信号处理中的自适应算法

接收信号的谱估计是雷达系统在干扰环境中检测有用信号的最现代方法。必须指出,当相同距离单元中存在两种或多种杂波时(如地杂波和雨杂波),特别是当它们的多普勒频率未知时,这种处理是十分必要的。当前最普遍的方法是根据快速傅里叶算法(FFT)设计出一组滤波器(自适应或非自适应),这种方法称动目标检测(MTD)。这样可同时获得频谱分辨率和相干积累。为了克服由于谱失真引起的遮蔽效应,并为了获得更好的谱分辨率(由于抽样数据加窗而受到限止),根据另一种并不十分普遍的谱分析技术,探讨设计一种自适应滤波器的可能性。这些技术基于: (1) 选择一种适当的模式(通常选用自回归AR模式) (2) 模式参数的估计既可通过直接处理数据,也可通过间接地处理它们的相关函数来决定。在本文中,我们将把注意力集中在: (1) 估计误差引起的改善因子损失。 (2) 通过低计算成本技术获得相关函数的估计。 (3) 硬件分析以及性能和计算成本之间的折衷方法。     

雷达侦察系统信号分选新方法

随着新体制雷达技术的出现,雷达侦察系统的信号分选遇到了越来越多的困难,针对在复杂雷达信号环境下雷达侦察装备信号分选存在的问题,结合实际工作中的体会,提出了信号分选方法的一些新设想。     

雷达比较信号分析

应用使发射信号和接收信号之间的差平方积分值为最小的准则,讨论了估算目标位置最小误差的表达式,建立了发射信号和接收信号加噪声的互相关函数;并假设目标距离已知,估算了目标的相对径向速度;最后得出时间误差和信号的频率范围成反比的结论。     

快速TFAD在雷达辐射源信号中的应用

计算复杂度高是制约时频原子分解算法在信号处理中应用的主要问题,文中提出了一种基于粒子群算法(PSO)的时频原子分解快速算法,该方法在过完备Chirp原子库的基础上,采用时频原子分解算法分解信号,并通过PSO算法降低时频原子分解算法搜索过程的计算复杂度,提高信号处理效率.对雷达辐射源信号的仿真实验结果表明,该方法与传统的时频原子分解算法相比计算速度大幅提高,且用在数量上比Gabor少的Chirp原子刻画出信号的主要时频特征.     

外场测试中反射信号对舰载雷达侦察装备测向精度的影响

测向精度是舰载雷达侦察装备的重要技术指标,影响测向精度的因素很多,尤其是外界反射信号的影响,导致内外场测试结果差异很大。利用内外场测试数据对外界反射信号,尤其是本舰反射信号对测向精度造成的影响进行了分析,并进行了内场仿真验证。     

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。     

匹配模板法在雷达信号识别中的应用

雷达采用低截获概率(LPI)技术之后,特别是在低信噪比条件下,传统的基于参数提取的雷达信号识别方法将会失效。数字接收机的研制与投入使用,开辟了信号截获识别的新思路。如果在先期情报侦察中截获雷达信号并且成功识别,那么就可以将该雷达中频采样数据保存下来制作为匹配模板,当该雷达信号再次出现时,即使信噪比较低,也可以完成匹配接收,截获的同时便完成信号识别。采用实际截获的雷达信号制作成匹配模板进行计算机仿真实验,当其中的某一雷达信号再次出现时,匹配模板成功截获,实验结果验证了该方法的有效性与可行性。