基于高阶累积量的欺骗式干扰识别方法

为了识别出具体的欺骗干扰方式,从而使雷达可以正确跟踪目标,并有针对性的选择抗干扰方法,本文提出了基于高阶累积量和模式识别技术的欺骗式干扰识别方法.该方法首先给出了欺骗式干扰的3阶和4阶累积量对角切片,在分析其统计特性的基础上,定义欺骗式干扰的高阶累积量特征因子,然后设计基于核聚类的支持向量机分类器,对特征因子进行分类,买现不同欺骗干扰的识别.仿真结果表明,所提出的方法对三种不同欺骗干扰方式的正确识别率高,而且基本不受干噪比影响.     

基于归一化小波分解能量比的雷达有源欺骗干扰识别

结合数字射频存储器(DRFM)欺骗式干扰机的结构特点,通过干扰的作用过程建立针对跟踪雷达的典型拖引欺骗干扰的信号模型.对一个相干处理周期的归一化雷达接收信号进行小波分解,提取各阶分解向量的能量比作为特征参数,研究了基于拖引过程的欺骗干扰类型识别方法,为后续的雷达系统抗干扰方法选取提供了先验信息.仿真实验证明该方法有较高的识别率.     

基于IMMPDAF的抗距离欺骗干扰技术仿真

采用交互式多模型概率数据关联滤波器技术,使多个目标模型并行工作以跟踪机动目标,并在跟踪基础上引入一种抗距离拖引(RGPO)的干扰技术.在理论基础上详细分析研究了抗干扰技术对抗RGPO干扰的原理及其可行性,并在距离欺骗(RGPO)干扰环境下通过计算机仿真验证技术的抗干扰性能.通过对仿真结果进行分析后表明,在距离前拖干扰环境下,抗干扰技术对机动目标跟踪丢失率仅有2%～4%,可以有效对抗RGPO干扰.     

物联网信息融合技术及存在的问题研究

针对物联网信息融合问题进行了简要阐述, 指出物联网信息融合技术分为数据级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。从融合技术的原理、适用领域以及技术之间差异性等方面对不同类型技术进行了较为全面的评述。在此基础上, 指出了物联网信息融合过程中存在的问题和挑战, 分析了有待进一步研究的方向。     

基于MHT的网络化雷达抗干扰算法

为解决分布式干扰下,单雷达目标发现性能较差、目标检测概率较低、航迹不连续以及雷达不能有效对目标进行跟踪的问题,提出基于MHT与秩K融合规则的网络化雷达抗干扰算法。对传统的MHT算法进行优化,缩短算法运行时间;对雷达干扰进行识别,针对分布式干扰运用优化后的MHT算法,计算每一个目标的发现概率;利用秩K准则实现融合后的目标检测。分布式干扰下网络化雷达模型对目标的跟踪实验验证了该算法的有效性。     

雷达与视频融合的复杂环境目标检测方法

提出了一种将优化雷达点迹关联和雷达信息与相机图像信息融合决策的方法。使用微波雷达和可变焦相机，从带有噪声的原始雷达数据中提取出有效的目标信号，利用齐次坐标表示投影方程，实现雷达-视觉数据空间对齐，利用雷达点投影影响视觉ROI检测框的位置。实验结果表明，相对于传统方法，对于复杂环境中的目标融合，本文提出的方法融合检测成功率提升了1.5%～5.7%,在获取更精确目标属性的同时消除了环境杂波干扰。     

基于波形分集的雷达抗欺骗干扰

提出一种基于波形分集技术的雷达抗距离欺骗式干扰方法.该方法采用Alamouti空时码的思想,利用干扰机对雷达信号的转发,通过构造一组具有频域正交性的发射波形,从而实现距离波门拖引下假目标的对消.文中分析了欺骗式干扰下回波信号模型,推导了停拖期和拖引期假目标对消的原理,最后进行了仿真实验.理论和仿真结果表明,该方法正确可行.     

两级联合融合的多视图子空间聚类改进算法

针对多视图深度子空间聚类网络(Multi-view Deep Subspace Clustering Networks, MvDSCN)算法具有的没有充分利用多视图互补信息、进行一次聚类直接得到聚类结果，以及只考虑数据级信息融合而降低了聚类性能等缺点，提出两级联合融合的多视图子空间聚类改进算法(TJ-MvDSCN)。不仅关注多视图共性信息，还关注多视图互补信息；增加分配级别的多视图信息融合，与已有的数据级信息融合形成两级融合结构；增加聚类损失，基于迭代优化策略构建一个可以联合学习特征表示和聚类分配的多视图聚类框架。经实验验证，该算法性能优于现有算法。     

一种灵巧式欺骗干扰原理及实现

研究论述了一种在基于DRFM的雷达干扰系统上实现灵巧式欺骗干扰的新方法.本文基于雷达"旁瓣干扰"的干扰原理,介绍了一种具有航迹特征的雷达假目标的产生技术,给出了实现方法.外场试验验证该方法是一种有效的干扰方式,具有一定的军事意义.     

关联分析与证据理论结合的雷达型号识别

提出了一种数据融合中雷达型号的识别模型。将关联分析和证据理论有效地结合起来,用关联分析识别出一定体制下的雷达型号,并用证据理论对不同时域的数据进行融合。实验结果表明：该模型可以提高数据融合中的雷达型号识别率和可靠性,显示了强噪声环境下良好的应用前景。     

对地面防空雷达网干扰能力的模糊综合评估研究

地面防空雷达网是防空系统的重要组成部分,对其实施有效干扰并对干扰效果进行评估,具有重要的现实意义。目前,结合具体的干扰方法对地面雷达网进行干扰效果定量评估的研究并不多,更多的是评估指标的选择确定和从微观的角度分析干扰效果。该文探讨了作战情况下,对地面防空雷达网进行干扰效果定量评估的方法,给出了一种模糊综合评估模型用于评估对地面防空雷达网的干扰能力,并指出该模型使用范围和条件。该文对研究评估对地面防空雷达网干扰能力具有一定的参考价值和指导意义。     

雷达环境仿真中同步脉冲干扰的设计和实施

雷达环境仿真系统是为检测雷达设备的抗干扰能力而设计的,同步脉冲干扰是采用假目标和信息,产生与雷达工作信号具有相参性和同步性的干扰信号,作用于雷达的目标检测系统、跟踪系统和数据处理系统,有效地破坏雷达对目标的检测、跟踪。该文从同步脉冲干扰的基本原理出发,阐明在雷达工作环境仿真系统中距离拖引、速度拖引、虚假目标等同步脉冲干扰的设计和实施过程;并针对工作在搜索和跟踪交替模式下的相控阵雷达提出自适应综合干扰方式;最后分析并总结了系统仿真时为有效实施同步脉冲干扰应注意的事项。     

车路协同路侧感知融合方法的研究

随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。     

海战场雷达末制导系统抗干扰技术研究

为提升反舰导弹雷达末制导系统在复杂海战场环境下的精确制导能力,对国外先进雷达系统的抗干扰技术发展现状进行了分析;对海杂波的干扰特性进行了研究,提出了对抗海杂波干扰的一种自适应匹配滤波算法;分析了有源压制干扰的作用机理,提出了捷变频技术与跟踪噪声技术两种对抗方法;研究了箔条冲淡干扰与质心干扰样式,分别提出了高多普勒分辨率对抗方法与双角度波门对抗方法;对舰载欺骗干扰方式进行了分析,提出重频与载频同时捷变频、双波门跟踪对抗方式;研究了舷外有源干扰的使用方法,提出了一种空域抗干扰方法;理论分析表明,以上方法可使反舰导弹有效的对抗海战场环境下面临的海杂波、有源压制干扰、箔条干扰、舰载欺骗干扰与舷外有源干扰.     

基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法

随着现代战场中无源探测系统能力的不断提升,机载雷达的生存环境受到日益严峻的威胁和挑战。针对当今电子战中对射频（RF）隐身技术的需求,提出了一种基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法。本文首先以电子对抗中的功率准则为基础,研究了协同噪声干扰对机载雷达射频隐身性能的影响;然后建立了雷达信号截获概率模型,并提出了一种基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法,通过自适应地调整机载雷达的发射功率和协同干扰机的噪声干扰信号功率,在满足系统资源和性能要求的前提下,最小化截获概率;最后通过仿真实验验证了所提算法的可行性和有效性。     

PD雷达有源干扰系统的计算机仿真

为了方便有效地对PD雷达进行干扰抗干扰技术研究,需要利用某种计算机仿真技术,建立一套仿真系统,最大程度地模拟PD雷达干扰环境.基于此目的,文章首先描述了PD雷达发射信号的数学模型,重点研究了常见的两种PD雷达有源干扰方式及其作用机理,并采用MATLAB/SIMULINK仿真技术对信号,干扰等模块进行建模.仿真结果显示,建立的模型可以有效模拟对PD雷达实施的各种干扰.建模过程简单有效,因此,可以在该系统上进一步进行干扰手段改进或者抗干扰性能的仿真,有助于PD雷达干扰抗干扰技术的研究.     

分布式网络雷达及关键技术研究

在现代战争中,雷达系统面临着四大威胁,为了提高雷达系统的生存能力,组网雷达成为国内外研究的热点。分布式网络雷达利用组网技术,提高了系统的综合能力。同时,将远程遥控技术与雷达技术相结合,实现雷达的无人值守。本文提出并分析了分布式网络雷达的这种新体制,研究了分布式网络雷达所采用的关键技术,提出了基于大带宽通信基础上的网络校时方法。     

数据链抗干扰性能分析

美军联合战术信息分发系统(JTIDS)采用扩频、MSK调制和跳频的组合调制体制以及RS编码、交织多层纠检错编码体系,使系统具有很强的抗干扰性能.以JTIDS为背景,研究数据链通信系统的结构以及采用的抗干扰体制,分析该系统在不同信道环境和人为干扰方式下的符号误码率,并运用SIMULINK通信仿真平台对该系统在高斯白噪声及部分频带干扰情况下的抗干扰性能进行了仿真,对仿真结果进行了分析.     

遥感图像融合评价方法研究

如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。在遥感图像的融合研究中,对同一对象,不同的融合方法可以得到不同的融合效果,即可以得到不同的融合图像。系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行总结和分析时,还提出一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行分类。     

一种基于多分类器融合的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别传统方法只使用一个分类器进行分类,对于类别数较大、输入样本受噪声污染严重的情况很难获得好的识别效果.首先分析了雷达特定辐射源识别的可行性,分别提取信号的包络和双谱用来作为个体特征.然后将概率SVM引入雷达辐射源识别,得到分类识别的概率输出,并结合灰关联分析得到的灰关联度,采用D-S证据推理方法对两个分类器结果进行融合.仿真实验针对10种同类型雷达的脉冲数据,结果证明多分类器融合较之单个分类器能获得更高的识别率,提高了分类置信度.