雷达辐射源信号识别结果评估方法研究

针对雷达辐射源信号识别结果评价方法杂乱,指标单一等问题,提出一种新的信号识别结果评估体系结构,将识别率测试结果引入到雷达辐射源信号识别结果评估中,构建了基于识别率测试结果的雷达辐射源信号识别结果评估指标体系,建立了评估指标的层次结构模型,应用模糊综合评价法对识别结果进行评估,并对三种识别方法进行了计算机仿真评估实验,验证了新方法的可行性.     

雷达信号识别效果的模糊综合评价研究

雷达辐射源识别是电子对抗情报系统中的关键技术之一,对其识别效果进行科学的评估是一项全新的课题。以往大多数学者评价雷达信号识别方法的好坏主要是比较识别率的高低。针对雷达辐射源识别效果评估指标单一等缺点,选取识别时间、识别率测试结果的均值和方差作为评估指标,将模糊综合评价法引入雷达辐射源识别效果的评估,提出基于模糊综合评价的雷达信号识别效果评估方法,并通过计算机仿真,对三种识别方法进行了评估实验,验证了该方法的可行性。     

改进的雷达信号识别效能评估方法

针对以往雷达信号识别效能评估方法中评估指标选取模糊、指标权重设置单一、评估排序不合理的问题,提出了基于IAHP-Entropy-I2TOPSIS模型改进的雷达信号识别效能评估方法。其主要思路是基于识别率测试结果建立树状评估指标体系;采用IAHP和Entropy分别确定主观指标权重和客观指标权重,并通过线性组合方法确定综合权重;运用区间型多属性决策的夹角度量法改进区间TOPSIS得到I2TOPSIS并依此进行评估排序。最后通过实例仿真,验证了所提方法的有效性。     

雷达辐射源信号识别效能评估的I2TOPSIS方法

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。      

基于最近邻方法的雷达辐射源信号识别研究

在分析最近邻方法理论的基础上,提出了一种新的雷达辐射源信号识别结构,引入了一种新的距离贴近度度量方式。建立了基于最近邻方法的雷达辐射源信号识别模型,并分别在大样本和小样本数据集合对不同噪声背景下的雷达辐射源正确识别率和识别时间进行了比较分析。仿真表明,基于最近邻的雷达辐射源信号识别方法简单易行,快速简洁,有较高的正确识别率。     

基于理想排序的雷达信号识别效能评估方法

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.     

基于距离度量方法的雷达辐射源信号识别研究

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.     

防空兵雷达系统效能综合评估

根据防空兵雷达的作战任务和基本功能,将防空兵雷达评估指标分为探测能力、定位能力、抗干扰能力、生存能力、数据处理能力、目标识别能力及可用性等七个方面,建立了防空兵雷达评估指标体系,并对评估指标进行了具体量化,建立了评估指标的数学模型,给出防空兵雷达系统的效能综合评估结果.     

基于多元集对分析的辐射源信号熵特征评价

针对雷达辐射源信号新特征选取问题,提出基于多元集对分析的熵特征评价方法。根据雷达辐射源信号香农熵、近似熵和范数熵特征的识别率、稳定性、灵敏性、时间复杂度和适用范围设计评价指标,采用多元集对分析对指标体系评价。仿真实验结果表明,多元集对分析能适应对不同属性重要度的要求,实现对雷达辐射源信号熵特征的评价,对雷达辐射源信号新特征选取有一定指导作用。     

一种新的雷达辐射源信号识别效能评估方法

针对当前雷达辐射源信号识别效能评估研究中指标权重设置不合理、评估技术繁杂、评估者意愿体现不明显等问题,提出一种基于RE鄄I2 VIKOR的雷达辐射源信号识别效能评估方法。该方法基于相对熵对指标进行组合赋权,并对传统VIKOR方法进行改进,定义区间型群体效用值、个体遗憾值与利益比率的计算方法,引入心态指数函数作为综合评估结果的排序准则。仿真分析表明,赋权方法所得权重有效合理,评估者根据个人心态及意愿通过对群体效用值和个体遗憾值的比例关系及心态指数进行实时调整,使评估结果更加符合评估者的实际需求。     

基于优势度的雷达信号特征提取评估

针对当前雷达辐射源信号特征提取评估的研究不够深入,存在评估方法单一和缺乏科学性等问题,提出一种新的评估方法。首先构建雷达辐射源信号特征提取评估指标体系,然后基于最小叉熵进行权重融合,并计算不同方案间的优势度,建立优势度矩阵,得到用于方案排序的统一向量形式,最后基于不同用户需求完成方案的优劣选择。仿真实验表明,该评估方法可用来选出最符合用户需求的方案,有效性检验说明了所提出方法的有效性和可行性,在雷达辐射源信号特征提取评估中具有较好的适用性。     

雷达辐射源信号脉内特征分析

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。     

基于径向基概率神经网络的雷达辐射源信号识别

雷达辐射源信号识别是电子情报系统和电子支援系统的重要组成部分。文章提出一种基于径向基概率神经网络的雷达辐射源信号识别方法，通过对几种典型雷达辐射源信号复杂度特征提取和采用径向基概率神经网络分类器进行分类识别的实验结果表明，文章所提出的方法是有效的，能在较宽的信噪比范围内获得满意的识别率。     

基于模板匹配的雷达辐射源信号识别研究

从统计学理论出发,对基于模板匹配的雷达辐射源信号识别进行研究,通过设定容差测试了4种不同的距离计算方法的识别效果,得出了在雷达特征参数测量精度较高的情况下,使用City Block距离和Euclidean距离进行距离计算识别效果较好,当测量精度不高时,需要增大容差范围且使用M距离进行距离计算时识别效果较好。建立的数据库和雷达辐射源识别模型可用于电子战的模拟训练。     

突防过程中组网雷达辐射源威胁等级评估

针对组网雷达工作的复杂性,为快速有效地判断出网内各雷达辐射源的威胁程度,论文以电子干扰机掩护战机突防为背景,当干扰资源有限时,针对如何选择优先干扰对象,研究了战机突防过程中的组网雷达辐射源威胁等级评估问题,论文充分考虑各雷达的战术威胁度、探测威胁度及其在组网系统中的重要性,构建了组网雷达辐射源威胁等级评估指标体系,并给出各指标的量化模型,提出了基于AHP的组网雷达辐射源威胁等级评估算法,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于FAHP-RS和证据推理的雷达信号特征提取评估

针对当前雷达辐射源信号特征提取评估的研究不够深入,评估方法单一和缺乏科学性等问题,提出一种新的评估方法。基于构建的雷达辐射源信号特征提取评估指标体系,首先采用模糊层次分析法和粗糙集理论分别得到主客观权重,并建立优化模型进行权重融合,然后采用证据推理方法融合指标和权重,最后基于综合置信度完成方案排序。仿真实验表明,该评估方法可用来选出最符合用户需求的方案,与改进TOPSIS评估方法的比较结果说明了所提出方法的有效性和优越性。     

基于带宽比特征的雷达辐射源信号识别

提出了用信号带宽比特征识别雷达辐射源的新方法。通过两次对雷达辐射源信号进行平方处理,提取两次处理前后信号带宽的比值组成二维特征向量。利用四种常见的雷达辐射源信号进行的仿真实验结果表明,带宽比特征类内聚集性强,类间分离度大,能达到非常满意的正确识别率,证实了所提方法的有效性。     

基于融合熵特征的辐射源信号识别

针对相近雷达辐射源信号难以识别的问题,一种新的雷达辐射源信号识别方法被提出.该方法基于小波包分解,用主成分分析法融合含有信号类别特性的小波包重构系数特征,并将融合特征的能量熵和概率熵构成特征向量,基于支持向量机实现信号的分类识别.在较大信噪比(SNR)范围内,使用该方法能获得满意的正确识别率,当SNR为5 dB时,十分近似的线性调频信号正确识别率达到了91%,实验结果证实了该方法的有效性.     

基于联合时频辐射源信号识别方法

针对传统基于人工判决和模块匹配识别雷达辐射源信号的不足,提出了一种基于联合时频的智能识别算法。将雷达辐射源信号进行时频变换,处理后的信号经过不同种降维方式输入到自动编码器中,通过预训练调节深度学习模型,并采用常用的softmax分类器对预训练完的模型采取有监督精校和识别,最后完成识别任务。仿真结果表明,该算法能够实现很高识别率,并且经过联合降维较其他几种方法的效果更好。     

雷达辐射源识别专家系统

介绍雷达辐射源识别专家系统根据雷达信号参数的变化特征和参数范围识别雷达工作体制和用途的推理过程,介绍识别置信度的融合算法,给出了对本专家系统的测试结果。