超宽带无线电探测波合成技术研究

阐述了利用有限时宽带宽积的窄带脉冲信号(线性调频脉冲信号或线性步进频脉冲信号)作为基本信号。通过线性步进频脉冲串合成超宽带雷达波形,即通过不同重复周期采用不同的雷达载频,将瞬时窄带雷达脉冲信号合成超宽带雷达波形一步进频脉冲串,然后再对脉冲串中不同的回波脉冲进行匹配滤波,并进行相参积累,来改善雷达系统的距离分辨率。     

一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法

在电子侦察领域中，传统的雷达脉冲信号检测是基于包络检波的非匹配检测。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计精度，文中提出了一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法——极值序列分析法。该算法可在低信噪比条件下完成雷达脉冲信号的检测，然后对雷达脉冲信号的脉冲幅度、脉宽、到达时问、信噪比和载频等参数进行估计。仿真结果表明：极值序列分析法对雷达脉冲信号的检测概率高、参数测量精度高和处理速度快。     

基于自适应门限的脉冲宽度鉴别器的设计与实现

脉冲宽度鉴别作为雷达工程中的一种抗干扰技术,是利用雷达信号脉冲宽度与干扰信号脉冲宽度之间的差异来抑制不同脉冲宽度的干扰脉冲信号。提出了一种新颖的脉宽鉴别方式,可以根据信号功率大小自动调节比较门限,实现对雷达信号的准确鉴别。     

基于集对分析的雷达信号分选算法

随着新体制、新技术雷达的不断出现,雷达侦察接收机接收到的雷达信号更加密集和复杂,传统的分选方法已不能对其进行有效分选.将雷达脉冲信号与已知雷达的脉冲信号特征两两视为集对,应用集对分析算法,通过计算脉冲信号之间的关联度,实现信号分选.仿真结果表明,该算法不仅简单,易于编程,而且与传统分选算法相比,能实时、高效地实现密集和复杂信号环境下的信号分选任务.     

一种基于脉冲重频跟踪的信号分选方法

脉冲重频是雷达信号的重要特征之一,能否充分利用雷达信号的脉冲重频信息,直接影响雷达信号分选质量.采用由CPU给出的分选结果,包括最后一个用于分选的脉冲的到达时间,装订现场可编程门阵列(FPGA)关联比较器,利用雷达信号到达时间的相参性,将前后脉冲的到达时间差取余,根据余数判断两脉冲的相参关系,快速建立跟踪,由硬件实现对关联信号的脉冲重频跟踪,提高了速度,实现了信号跟踪的稳定性.     

典型脉压雷达信号测试方法的发展

随着科技的不断进步,脉冲压缩雷达已经成为了雷达信号的重要形式,凭借着较低的截获概率已经逐渐成为了现有雷达体制的应用研究与应用的重点.故此,现在的研究主要面向脉冲压缩雷达的测试方法以及脉冲压缩雷达信号所具有的脉内特征,通过这些内容的研究与探讨逐步加深人们对于脉压雷达信号的理解与认识,从而对这种雷达信号的测试与识别技术有更好掌握,这对于脉压雷达信号的应用与实践具有十分重要的指导意义.     

基于多层次建模的机载相控阵雷达工作模式识别

针对机载相控阵雷达不同工作模式下脉冲信号的变化规律,提出了一种基于脉冲多层次建模的雷达工作模式识别方法.首先对辐射源进行脉冲等级、脉冲组等级、工作模式等级的参数联合建模,然后对工作模式等级的信息进行关联,并结合雷达对目标搜索、跟踪时数据率及接收信号幅值的变化规律,对机载相控阵雷达的工作模式进行识别.仿真实验表明,提出的脉冲多层次建模方法在对脉冲信号的不同层次进行准确描述的基础上,能够对机载相控阵雷达的工作模式进行识别.     

雷达侦察环境仿真算法及软件设计

以离散时间仿真原理为基础,研究了雷达侦察信号环境的数学模型和仿真算法,并对雷达脉冲参数进行了建模和分析。考虑到雷达侦察信号环境的复杂性,引入了噪声干扰脉冲和脉冲丢失处理。软件设计过程中,采用了结构化功能模块设计,菜单式操作方法,可以在线修改需要产生的雷达种类、雷达部数和各部雷达的参数,可以按时域生成各种体制的雷达脉冲描述字数据表、所有雷达脉冲交错后的脉冲描述字数据表和所有雷达的参数设置记录表,并输出到相应的文件。该仿真软件所仿真的信号可以用于进行雷达信号分选识别研究。经分析验证,该软件设计合理,生成数据可靠。     

雷达信号成形规律的样本体系描述方法

针对多功能雷达工作在搜索方式时,其工作模式的转换以及同一模式下的脉冲信号均有规律可循的工作特点,提出一种基于雷达信号成形规律的样本体系描述技术。该方法利用多功能雷达工作模式的转换规律和脉冲本身的时频域参数变化规律,建立搜索模式转换样本、脉冲样本图和样本脉冲的层级数学模型,对多功能雷达脉冲信号成形规律进行提取和准确描述。仿真实验表明,样本体系描述技术不仅能够提取其对应的复杂体制雷达工作模式和脉冲信号,而且对噪声环境具有较好的适应能力。     

基于FPGA的雷达脉冲压缩系统设计

脉冲压缩技术是指对雷达发射的宽脉冲信号进行调制(如线性调频、非线性调频、相位编码),并在接收端对回波宽脉冲信号进行脉冲压缩处理后得到窄脉冲的实现过程.脉冲压缩有效地解决了雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾,可以在保证雷达在一定作用距离下提高距离分辨率.     

一种自适应容差的雷达信号分选聚类算法

雷达信号分选的目的就是从交错的、密集复杂的脉冲信号流中提取出同一辐射源的脉冲序列。战场环境中信号流的密集性,信号形式的复杂性,给信号分选带来了严重的挑战。面对如此复杂的信号环境,传统的基于直方图统计的雷达信号分选算法的分选结果可信度越来越差。在聚类雷达信号分选算法的基础之上提出了一种自适应容差的雷达信号聚类算法,克服了传统的雷达信号聚类分选算法中容差选择困难的问题。仿真结果表明该方法能够准确地分选出各个辐射源的脉冲序列。     

基于时序匹配及变长滑窗的雷达信号分选

信号分选是雷达侦察技术与信号处理技术中的关键步骤之一,但常规分选算法运算量大、识别耗时长。同时,在信号丢失严重或者脉冲密度大的情况下易出现增批、漏批问题。针对上述问题,本文提出一种基于时序匹配及变长滑窗的信号分选方法,首先利用载频和脉宽进行粗筛选,然后在时域参数上抽取与雷达参数模板匹配的脉冲序列,匹配的时间窗口根据两条脉冲之间的时间差和雷达参数模板的PRI动态确定。在此基础上,本文提出一种新的雷达信号分选处理流程：将待分选脉冲列分段,对每一段分别进行常规分选和本文所述方法。仿真实验表明,本文算法具有准确率高、耗时短的优点,新的分选流程能够有效弥补常规分选算法的不足。     

基于神经网络与时域校验的信号分选方法

针对现有雷达信号预分选方法对参数捷变雷达信号分选准确率不高的技术难题,提出了一种基于深度学习算法的全连接神经网络与时域校验的雷达信号预分选方法。该方法首先提取雷达数据库中已知雷达信号的载频、脉宽和脉内调制信息作为单脉冲分选特征,使用全连接神经网络完成单脉冲的识别。为了避免神经网络将未在雷达数据库中的信号(未知雷达信号)识别为已知雷达信号,在神经网络的输出层中加入置信度神经元生成置信指数,将置信指数低于阈值的判定为未知雷达信号进行剔除。最后根据分选结果调用雷达数据库中对应的时域信息(脉冲重复间隔),进行时域校验,完成雷达信号预分选。仿真结果表明,该方法在不同信噪比环境下对参数捷变雷达信号有较高的分选准确率,并且能有效剔除未知雷达信号。     

基于独立分量分析的雷达信号分选研究

独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)是近年来发展起来的一种有效的盲信源分离方法。在介绍了独立分量分析基本理论的基础上,将基于负熵最大化的FastICA算法应用于对脉冲多普勒雷达信号和连续波雷达信号进行分选,是一种新方法的尝试,并通过2种性能指标来评价分选的效果。仿真结果表明,该算法能够有效地对脉冲多普勒雷达信号和连续波雷达信号进行分选。     

基于脉冲相位线性度的雷达辐射源信号分选

为解决信号分选中出现的“漏批”问题,提高信号分选准确率,提出了一种基于脉冲相位线性度的雷达辐射源信号分选新方法.对脉冲相位线性度的检测过程进行推导,并通过仿真实验对推导结果加以验证.提取分选特征参数,给出了信号分选算法的步骤,并进行分选仿真分析.仿真实验表明,本方法可以在较低输入信噪比下实现高效准确的雷达辐射源信号分选,在电子情报侦察系统上有着广阔的应用前景.     

基于截距分析的改进雷达信号分选算法

常用的雷达分选算法易出现脉冲重复间隔谐波和同部雷达信号脉冲序列断裂的问题,鉴于此提出了一种基于脉冲到达时间拟合直线截距分析的改进雷达信号分选算法。该算法通过对到达时间拟合直线截距的分析,判断出上述2种情况,整合相应脉冲序列,从而得到正确的分选结果。到达时间截距分析算法能增强雷达信号分选算法的鲁棒性,降低算法对搜索容限的依赖,具有良好的工程应用价值。仿真表明,改进的信号分选算法比序列差值直方图算法的分选概率高20%。     

基于频谱分析的相参特征建模与提取方法

增加新的特征参数是提高雷达辐射源信号分选识别率的有效手段。相参是新体制雷达辐射源的重要特性,在现有特征参数的基础上,增加相参特征用于信号分选,对降低当前信号分选“漏警”、“虚警”概率极具价值。在分析新体制雷达辐射源相参特征的基础上,对侦察到的脉冲流进行了信号重构,利用频谱分析的方法,提取了重构信号的频谱主峰㈥像,理论分...     

基于扩展Kalman滤波的势差分选算法

利用雷达侦察信号幅度信息相邻的准确性,提出一种势差算法,并与扩展Kalman滤波算法相结合,提出一种基于扩展Kalman滤波的势差分选算法。该算法通过扩展KMman滤波平滑脉冲包络,通过势差算法分选雷达信号。测试结果表明,该算法对于复杂体制的雷达信号有较好的分选效果。     

基于联合检测方法的雷达信号分选跟踪机设计

雷达信号分选是雷达对抗中一个重要的组成部分,只有从随即交迭的信号流中分选出各个雷达脉冲序列之后才能进行信号参数的测量、分析、识别。目前基于PRI参数提出很多分选方法,针对各种方法的优缺点,研究了一种基于SDIF算法和序列相关法联合检测的被动雷达信息处理系统信号分选跟踪机,经仿真证明,基于SDIF与序列相关法的联合检测增加了检测概率,具有较好的鲁棒性,可以较好地对空间多部不同雷达信号进行准确分选,正确给出跟踪波门。该信号分选跟踪机已在工程中应用。