基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法及性能

针对基于支持向量机(SVM)的雷达辐射源信号识别方法中SVM模型参数对识别性能影响较大的问题,提出基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法,并选择遗传算法、蚁群算法和粒子群算法三种典型的优化算法应用于新的识别方法进行优化识别.通过不同条件下计算机仿真实验,验证了新方法的有效性,并分析了三种典型优化算法在新方法中的综合性能,为对雷达辐射源信号进行更好的识别提供一定的依据.     

一种基于脉冲样本图和模糊理论的雷达辐射源识别

在现代信号密集环境中,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描述和识别.因此提出了一种基于脉冲样本图和模糊理论的雷达辐射源识别算法,运用格贴近度的模糊识别算法进行雷达辐射源识别.该方法省略了特征提取过程,简化了处理环节,仿真结果表明,这种方法具有很高的识别准确率.     

基于脉冲神经网络的雷达辐射源调制类型识别

面对日益复杂的电磁环境和层出不穷的新体制雷达,基于人工方式提取雷达辐射源特征难以满足现代认知电子战的需求.为提升雷达辐射源识别的智能化水平,提出一种新的基于脉冲神经网络(Spiking Neuron Network,SNN)进行雷达辐射源调制类型识别的算法.首先利用时频分析的方法,将5种常见雷达时域信号转换为二维灰度图...     

基于空时编码的雷达脉冲辐射源识别算法

随着宽带电子侦察接收机的广泛使用,同时进入接收机的信号越来越多,输出的数据量越来越大,传统的雷达辐射源识别方法很难适应分析处理的实时性和准确性要求.为解决这一问题,提出基于空时编码的雷达脉冲辐射源识别算法.通过设计一种空时编码算法来对雷达辐射源全脉冲数据中的载频、脉宽及重频等参数进行编码和特征提取,形成包含全脉冲数据时空信息的特征序列.这些特征序列既保留了雷达全脉冲数据的主要信息,又实现了对雷达全脉冲数据的简化,为利用深度学习和大数据处理技术实现对雷达辐射源快速精准识别奠定基础.利用长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)深度神经网络模型,结合提取的空时特征序列,通过大数据学习训练,实现了对7型雷达辐射源的精确识别.在数据集上的对比实验表明,提出的识别方法在处理识别精度和普适性上优于目前的主流算法,具有较强的鲁棒性.     

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。     

多核融合框架下的雷达辐射源个体识别

该文利用机器学习中多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法的多源信息融合功能,提出一种基于核层面信息融合的雷达辐射源个体识别框架。对雷达辐射源信号所提取的不同特征表示,分别构建相应的核函数或核矩阵,然后通过一定的准则计算它们的组合系数,并同时或独立获得支持向量机的分类超平面,最终实现对辐射源信号的分类。特别地,该方法能够实现辐射源信号模糊函数多个"近零"切片特征的有效融合,得到比代表性切片更优的识别性能。在3组实测雷达辐射源数据上的实验表明了所提方法的有效性。     

应用动态时间规整算法实现雷达辐射源个体识别

雷达辐射源个体识别,即识别同型号同批次的雷达辐射源,是当今电子战研究的重点课题。雷达辐射源的个体差异是由其内部各种元器件的细微差异产生的,瞬时幅度和瞬时频率能够很好地体现雷达辐射源的个体差异。基于这一事实,采用动态时间规整算法实现了雷达辐射源的距离测度。利用数据融合技术,综合考虑了瞬时幅度和瞬时频率的动态时间规整测度值,实现了雷达辐射源个体识别中的目标匹配。最后,通过仿真验证了动态时间规整算法在雷达辐射源个体识别课题中的可行性。      

基于脉冲样本图的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是雷达对抗侦察信号处理的关键环节。由于现代雷达体制日益复杂,传统的辐射源识别方法面临着越来越严峻的问题。因此针对这种情况,提出了一种基于脉冲样本图雷达辐射源识别算法。这种算法无需对相互叠加的雷达辐射源信号进行完全分选,并且不需要进行传统识别方法中的特征提取过程,简化了处理环节。在脉冲流密度适中的情况下,该算法具有很好的判别准确率。仿真结果验证了该方法的可行性和实用性。     

基于多重同步压缩变换的雷达辐射源分选识别

针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹理特征和Zernike矩特征;同时提取了信号的功率谱参数特征和平方谱统计特征,组成特征参数向量;最后利用支持向量机分类器实现了对雷达信号的自动分选识别。仿真结果表明,在信噪比为-2 dB时,该算法对9种雷达信号(CW、LFM、NLFM、BPSK、MPSK、Costas、LFM/BPSK、LFM/FSK和BPSK/FSK)的整体平均识别成功率大于96.5%。     

基于阵元方向图的相控阵雷达辐射源识别技术

为了实现对相控阵雷达辐射源的个体识别,分析了相控阵雷达天线的方向图形成方式,提出一种基于阵元天线方向图的相控阵雷达辐射源识别技术。通过双站侦察数据得到相控阵雷达天线阵面的指向角,进而算得相控阵雷达的阵列因子函数,经过比对接收的雷达天线方向图和阵列因子函数,得到组成阵列的天线阵元方向图,最终将计算得到的天线方向图与数据库中的天线方向图进行匹配,完成对相控阵雷达辐射源的个体识别。该方法通过提取相控阵雷达天线方向图的不变个体特征,实现了对相控阵雷达辐射源的个体识别。仿真实验结果表明所提方法能够有效地对相控阵雷达辐射源进行识别。     

雷达信号仿真及实现方法

本文介绍了雷达信号仿真的方法,讨论了各种雷达信号模拟器的结构,对模拟器的主控台软件设计也做了较为详细的阐述。     

相参雷达与非相参雷达的差异分析

针对相参雷达和非相参雷达的概念进行阐述。通过详细分析两种体制雷达在应用上的主要区别,侧重介绍相参雷达的优点。相参性方面重点介绍多普勒效应具有的特性,从信号接收和信号处理上重点讨论了相参性雷达拥有的速度测量功能,在速度模糊和距离模糊上详细比较了两者的差别。通过实践证明,相参雷达的应用范围比非相参雷达的范围广阔得多,但价格不菲。     

雷达情报与雷达对抗情报协同浅议

通过对雷达侦察和雷达对抗侦察各自优缺点的论述,阐明了雷达情报系统和雷达对抗情报系统在战争中的地位和面临的威胁。为了提高系统生存能力,充分发挥雷达和雷达对抗侦察设备的效能,分析研究了雷达情报与雷达对抗情报协同独特的优点和巨大的应用价值及实际意义。     

一种新体制雷达-MIMO雷达

MIMO雷达是近年来提出的一种新体制雷达,它利用空间分集技术,有效地克服了目标RCS起伏影响,提高了雷达的性能.本文对MIMO雷达的原理进行了阐述,对其编码形式和信号处理过程进行了分析.最后对MIMO雷达的特点进行了总结并与SIAR做了简单的对比.     

雷达工作体制对作用距离的影响

从雷达方程的角度讨论雷达作用距离的影响因素.推导了匹配滤波的改善因子,得出了单个脉冲信号的作用距离方程;对比了步进频率信号脉压后和单脉冲脉压信号相参积累后的作用距离;借助计算机仿真对理论推导结果进行验证.     

基于作用距离衰减的雷达间电磁兼容模型

为了更好地判定雷达问的电磁兼容性,分析了远距离支援干扰的效能评估模型,并在此基础之上提出了雷达最大作用距离衰减系数的概念,建立了最大作用距离衰减系数与天线增益等六大参数的定量关系.最后,针对两部雷达间的干扰情况做了算例分析,仿真实验结果表明:降低天线副瓣增益、增加雷达间距离以及提高受扰雷达压制系数均可以获得较好的雷达间电磁兼容性.这种将最大作用距离衰减系数用于雷达间电磁兼容判决的模型,能够真实、定量地反映出雷达间的干扰情况.     

雷达模拟器与雷达的接口电路设计

提高雷达模拟器生成回波信号的真实性和可靠性,需要实时采集一些重要的雷达工作状态参数,如雷达工作时的天线方位角和高低角信号、主脉冲信号、锥扫基准信号和载波频率信号等。这些信号分别为模拟回波信号的生成提供了天线增益大小、时间基准、相位基准和载波频率大小等重要的参考信息。通过对这些信号性能参数的分析和研究,提出模拟器与雷达系统接口电路设计方案。雷达实验可以证明该设计性能稳定、可靠、成本较低,很好地实现了接口电路的功能要求。     

一种用于雷达资源管理的目标雷达截面积预测算法

在管理与优化雷达有限资源的应用中,目标的雷达截面积的起伏会对资源分配后的效果产生巨大的影响。针对该问题,该文提出一种对目标的雷达截面积进行预测的方法。该方法首先对回波进行处理以获取目标雷达截面积的测量值,进而通过概率密度转移的方法对目标在下一个时刻的雷达截面积进行预测。通过对来自3种飞机的雷达实测数据的计算,验证了该预测方法能够得到较为准确的预测值。最后,建立功率分配的优化方程,并通过仿真验证了对雷达截面积准确的预测能够提高功率分配后的测量精度。