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本文通过分析传统雷达数据容差确定方法和典型雷达侦察数据,确立了新的数据容差确定方法,即Maharanobis距离法。文章对Maharanobis距离及其在雷达识别数据库容差研究中的应用进行了详细论述,并对相应的软件系统与试验结果作了简要介绍。 相似文献
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当前对雷达辐射源信号识别效能评估的研究处于起步阶段,没有一种很好的评估方法对其进行评估.为此,论文提出一种基于AH P-I2TOPSIS的雷达辐射源信号识别效能评估方法.该方法主要在以下三点对传统区间TOPSIS方法进行改进,以消除逆序问题:利用AHP方法计算指标权值;利用理论极值确定绝对正负理想点;利用区间距离计算评估方案到正负理想点的距离并改进贴近度计算方法,并将AHP-I2TOPSIS方法应用于雷达辐射源信号识别效能评估中得到新的雷达辐射源信号识别效能评估方法.最后通过评估实例证明论文所提方法能有效解决逆序问题,并能很好地应用于雷达辐射源信号识别效能评估中. 相似文献
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为了能够在多种距离度量方法中选择一种最优的算法,提高基于距离度量方法的雷达辐射源信号识别的正确识别率,构建了雷达辐射源信号识别模型.并在不同的噪声背景下对基于距离度量方法的雷达辐射源识别模型的正确识别率和识别时间做了比较,最后进行了大量的仿真实验,给出了识别结论. 相似文献
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针对雷达辐射源信号识别效能评估方法杂乱,指标模糊等问题,提出一种基于I2TOPSIS雷达辐射源信号识别效能评估方法。该方法主要在以下三点对传统区间TOPSIS方法进行改进:利用熵值计算指标权值;利用理论极值确定正负理想点;利用区间距离计算评估方案到正负理想点的距离,并将I2TOPSIS方法应用于雷达辐射源信号识别效能评估中得到一种新的雷达辐射源信号识别效能评估方法。最后通过与传统区间TOPSIS方法的评估对比实验证明新方法所得结果更合理、可行。 相似文献
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针对同型多目标位置接近无法有效区分的问题,提出了一种基于KNN和雷达辐射源脉间参数的舰船目标个体识别方法.根据雷达辐射源脉间参数计算待识别雷达信号与已识别雷达信号的参数关联度,若关联度小于阈值则认为是不同雷达,否则认为是同型雷达则利用最近邻分类算法通过计算待识别雷达目标位置点与已识别雷达目标历史航迹点的距离来判决待识别... 相似文献
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建立合理的识别效果评估指标体系是实现雷达辐射源信号分选识别效果评估的前提。针对雷达辐射源识别效果评估指标单一等缺点,将识别率测试结果这一概念引入到雷达辐射源信号识别效果评估中,构建了基于识别率测试结果的雷达辐射源信号识别效果评估指标体系,最后建立了评估指标的层次结构模型。 相似文献
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雷达辐射源信号脉内特征分析 总被引:28,自引:3,他引:28
脉内特征提取是新型雷达辐射源信号识别的关键问题。本文提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和识别方法.将雷达辐射源脉冲信号的分形维数作为识别脉内调制方式的分类特征,这些特征包含了雷达辐射源信号幅度、频率和相位等的变化和分布信息,反映了雷达辐射源信号脉内调制规律,理论分析和仿真实验结果都证明了这些特征具有对噪声不敏感的良好特性.通过10种典型雷达辐射源信号的特征提取和分类识别的实验结果表明,本文所提取的脉内特征类间距离大、类内距离小、正确识别率高.证实了本文方法的有效性。 相似文献
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针对人工提取雷达辐射源信号特征存在提取周期长、特征描述不完备等局限性,提出了一种基于深度学习栈式自编码机和模糊函数主脊的雷达信号识别方法.该方法根据信号模糊函数主脊包含丰富的内在调制信息的特点,从信号中提取用于分类识别的抽象特征.通过对六种雷达辐射源信号进行实验,并对比人工特征提取及其他深度学习方法,结果表明,本文所提方法在信噪比(signal-noise ratio,SNR)为2 dB以上时均能保持100%的识别准确率,SNR为-6 dB时识别准确率仍能保持82.83%以上,明显高于其他方法.即使在包含相同调制类型不同参数的信号环境中,当SNR大于0 dB时识别率均稳定在95.0%以上,SNR降低到-4 dB时识别率也能达到79.0%.证明该方法能有效提取到信号的深层特征,且具有良好的抗噪性能,基本满足实际战场的需求. 相似文献
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针对低信噪比条件下,复杂多类雷达辐射源信号识别存在特征提取困难,识别正确率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和扩张残差网络的辐射源信号自动识别方法.首先通过时频分析将信号时域波形转换成二维时频图像以反映信号本质特征;然后进行时频图像预处理以保留时频图像完备信息,适应深度学习模型输入;最后构建扩张残差网络以自动提取信号时频图像特征,实现雷达辐射源信号分类识别.实验结果表明,信噪比为-6dB时,该方法对16类雷达辐射源信号的整体识别正确率能够达到98.2%,对时频图像特征相似的类LFM(Linear Frequency Modulation)信号的整体识别正确率超过95%.本文提供了一种新的雷达辐射源信号智能识别方法,具有较好的工程应用前景. 相似文献
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提出了一种全新的基于时频原子特征的雷达辐射源信号识别方法.训练阶段,在过完备时频原子库的基础上,以类区分度为度量,提取少数最能区分不同类别信号的时频原子作为一组固定的特征;识别阶段,以原子和信号的内积的绝对值作为分类器的输入特征,采用有监督模糊自适应共振网络进行辐射源的自动识别.对5类典型雷达辐射源信号的实验结果表明,... 相似文献
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提出了一种基于神经网络的未知雷达辐射源智能识别方法,该方法以实际中获得的雷达信号参数为基础,训练神经网络,对未知雷达参数进行预测识别,给出可能的工作状态,并分析其威胁程度.仿真实验表明,该方法是有效可行的,为工程上实现未知雷达辐射源的识别提供了一种新思路. 相似文献