基于Relax散射点特征提取的舰船目标识别方法

针对基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别问题,提出了一种基于Relax散射点特征提取和设计了基于散射中心最近邻模糊分类器的目标识别方法.首先对数据进行预处理,然后基于Relax算法提取出散射中心,最后通过最近邻模糊分类器进行识别匹配.通过仿真4类军民船目标的数据进行测试,验证结果表明该方法在舰船目标识别领城具有很...     

多径条件下的雷达辐射源个体识别方法

在实际场景中,接收机截获的雷达脉冲信号信噪比较低、多径干扰明显,从中提取的辐射源指纹特征存在畸变,给雷达辐射源个体识别带来严峻挑战.针对该问题,本文提出一种两阶段的信号处理方法.在第一阶段,以精确的脉冲对齐和迭代加权积累提高信号质量,解决低信噪比问题.在第二阶段,定义信号频谱相邻点前向商的绝对值为谱邻点商,并提取信号频谱主瓣和第一旁瓣对应的谱邻点商作为抗多径的指纹特征,解决多径干扰问题,同时利用Chirp-Z变换的局部精细化谱分析能力,进一步提高本文方法的计算精度和速度.仿真实验表明本文方法在脉冲对齐和克服多径干扰方面表现突出.实测数据实验对截获自15部同型号雷达的单频脉冲信号进行分类识别,获得超过97%的识别准确率,证明本文方法对多径条件下的雷达辐射源个体识别实际应用具有重要参考价值.     

基于数据增强的小样本辐射源个体识别方法

临近空间高动态飞行器在高速飞行过程中与大气强烈作用,形成十分复杂的高温等离子鞘套,改变了目标的散射回波特性,给目标探测带来不确定性,需要及时判别当前目标是否处于等离子鞘套状态。本文提出一种基于波形熵判别和变带宽确认的等离子鞘套自动判别方法,首先提取目标回波波形熵、包络长度等特征信息,利用模糊分类器进行基于波形熵的群目标判别,其次根据鞘套与目标和目标之间的距离与信号带宽的关系差异,通过检测不同带宽回波的包络长度变化,对鞘套和目标进行判别。仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

雷达辐射源个体识别综述

雷达辐射源个体识别通过提取个体特征来辨识雷达个体,是电子对抗领域的热点研究方向。近年来随着深度学习的飞速发展及其在各领域的成功应用,基于深度学习的雷达辐射源个体识别成为焦点。虽然研究多年,成果丰富,但目前尚缺少关于该方向全面、细致的综述。基于此,该文从雷达辐射源个体特征机理分析、基于手工特征的识别方法、基于深度学习的识别方法以及数据集构建4个方面着手,对雷达辐射源个体识别开展系统的综述工作,并对当前现状和未来方向进行总结与展望,旨在推动雷达辐射源个体识别理论和方法研究的新发展。     

雷达辐射源分类识别方法综述

阐述了雷达辐射源识别研究的必要性,详细介绍了现有雷达辐射源基本分类识别方法,系统梳理了现有分类识别技术的优缺点,合理分析了多、大且杂的电磁环境下雷达辐射源识别研究趋势,提出将深度学习与雷达辐射源识别全面结合,实现雷达辐射源识别智能化。     

基于个体特征的雷达辐射源识别方法研究

电子战的电磁环境正朝着复杂性和多样性的方向日趋发展,使得过去传统的雷达辐射源识别技术已无法准确地对辐射源进行分类和识别。为了改善和解决该问题,文中利用信号的脉内调制特性和雷达的个体特征进行辅助识别,并围绕着雷达信号的调制特性、特征提取和选择进行了深入的研究,同时提出了新的特征提取方法。该方法可以实现针对常规的雷达信号识别其个体并判断其调制类型,测量其指纹特征参数。通过计算机仿真实验和实测数据计算结果证明了该方法的有效性。     

一种基于雷达回波序列的舰船目标识别方法

介绍了一种基于中分辨雷达回波序列的目标轮廓成像识别方法。该方法实现了一维回波序列到目标二维径向轮廓像的变换。在二维轮廓像基础上，可以提取到较一维回波更加有效、稳定的特征。选择ＡＲＴ２神经网络模型对这些特征进行分类，得到了平均９１％的正确识别率。     

基于脉间特征深度学习的雷达辐射源识别

多功能雷达在复杂程序调度下,发射信号参数呈现取值范围宽、捷变速度快、变化随机性强等特点,非合作接收方难以对其建立有效的信号模型,给电子侦察系统的雷达辐射源识别带来严峻挑战。本文提出一种基于深度学习的复杂体制雷达辐射源识别方法,利用大样本全脉冲数据形成脉间参数变化的图像特征表示,从宏观上揭示雷达辐射源隐含的波形设计机理,并设计了基于AlexNet网络的图像特征深度学习网络开展辐射源识别,实测数据实验表明了本文的方法对一定时间跨度内的有限部同型多功能雷达具有良好的识别性能,为多功能雷达辐射源智能个体识别提供了新的解决思路。     

基于参数模板的雷达辐射源模糊识别方法

针对当前辐射源识别存在的模糊性和不确定性特点,引入了基于参数模板的模糊识别方法,为解决这类问题提供了一个有效途径,阐述了雷达辐射源识别的基本思想,详细描述了算法的实现过程,最后介绍了算法的仿真设计和软件实现,并对仿真结果进行了分析。     

一种新的雷达辐射源识别方法

提出一种用于雷达辐射源识别的新方法。根据小波包特征（WPT）和脉冲重复间隔（PRI）的特点,将八维WPT中的第六、七个分量（Wpt6、Wpt7）以及PRI的均值和方差（mpRI、σ^2PRI）四个特征参数作为雷达辐射源的识别依据,设计了径向基概率神经网络（RBPNN）分类器。通过计算机仿真验证了新方法的可行性,与常规方法相比,不仅提高了识别准确率,识别速度也有所提高。     

一种基于云模型理论的雷达辐射源识别方法

针对雷达辐射源识别问题,建立了基于云模型和信息融合的识别系统.利用云模型对区间型参数和离散型参数建模,计算被测辐射源的隶属度并将其作为基本概率赋值,运用时域和空域信息融合算法完成辐射源识别,给出了辐射源识别算法步骤,并建立了相应的辐射源识别系统,仿真结果表明所提出的识别算法和所建系统是有效的,并且识别率较高.     

谐波雷达目标识别研究

研究了新兴的谐波雷达目标识别方法。与一般雷达探测技术相比,谐波雷达在探测非线性散射体时能提供更多的信息,提高了识别概率。仿真结果也表明谐波雷达具有良好的目标识别性能和极强的抗干扰能力。     

基于最小二乘法的雷达辐射源精确识别指标权重确定方法

雷达辐射源精确识别技术通过提取辐射源个体的固有指纹特征,可以在低信噪比、电磁信号密集的复杂电磁环境中对辐射源个体进行准确、有效识别,被广泛应用于电子情报侦察中.但目前的指纹特征赋权主要依靠专家经验,缺乏客观性.运用最小二乘法优化模型,对提取的指纹特征权值进行了分析计算,提高了辐射源精确识别指标权重确定的准确性、科学性及使用价值.     

一种基于模糊隶属度区间决策的雷达辐射源识别方法

现代密集信号环境中,随着复杂体制雷达装备数量的不断增多,雷达辐射源的识别面临越来越严峻的问题,提出一种新的基于模糊隶属度区间的雷达辐射源识别方法,仿真结果表明,该方法在不同信号环境下能够有效识别雷达辐射源。     

投影法雷达目标识别

本文提出了一种雷达目标识别的新方法－投影法，证明了在一定条件下投影法等价于最优Ｂａｙｅｓ分类器，本文给出了投影法识别二架飞机目标和三架线状飞机模型的一些模拟结果。     

基于新特征参数的雷达辐射源信号分选

雷达辐射源分选是电子战系统的关键技术之一。文章首先分析了基于脉冲重复间隔(PRI)的雷达辐射源分选算法的缺点,提出一种基于常规参数和相像系数(CW)相结合的新特征参数分选方法。通过计算机仿真验证了该方法,仿真结果表明新方法具有良好的分选效果。     

基于多尺度信息熵的雷达辐射源信号识别

随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字符集尺度下将雷达信号转换为符号化序列;然后联合各符号序列的信息熵值,组成MSIE特征向量;最后,使用k邻近算法(k-NN)作为分类器实现雷达信号的分类识别。通过仿真6种典型的雷达信号进行验证,结果表明该方法在信噪比(SNR)为5 dB时,不同雷达信号的识别正确率大于90%,并且优于传统的基于复杂度特征(盒维数和稀疏性)的识别方法。