基于模糊函数的雷达辐射源个体识别

雷达辐射源个体识别是现代电子情报和电子支援系统的重要研究内容。本文在辐射源个体特征分析的基础上,提出了一种基于模糊函数的辐射源个体识别算法。针对模糊函数的冗余性,分别利用模糊函数切片和局部模糊函数切片表征雷达的细微差异与个体特征,并推导了局部模糊函数切片的快速算法。仿真实验验证了提出算法对于辐射源个体特征提取和识别的可行性和有效性。     

基于D—S推理的雷达信号模糊识别方法

提出了一种将D－S证据理论与模糊理论组合应用的方法用于雷达信号的识别，通过对信号的积累和对信任度（模糊隶属度）的重新分配，有效地解决了雷达信号的不确定性问题以及如何利用信号在时间上的冗余信息问题，提出了信号的正确识别率。并用仿真实验和正确识别率的统计结果验证了这种方法的适用性。     

随机雷达信号的平均模糊函数

本文导出了随机调频连续波雷达信号和随机二相码连续波雷达信号的平均模糊函数。它们均有“图钉”形状,即在距离和速度上同时具有良好的鉴别能力和测量精度。而且具有良好的抗各种干扰的能力。     

基于模糊理论的雷达信号类型识别方法

针对目前雷达辐射源识别中存在的特征参数难以获得，雷达信号工作模式繁多等问题，提出利用模糊理论对雷达信号进行类型识别。经过多次仿真选择了既简单又有效的特征参数及隶属度函数，实验验证了此方法有较强的识别效果，且工程上较易实现。     

基于模糊理论的雷达信号类型识别方法

针对目前雷达辐射源识别中存在的特征参数难以获得、雷达信号工作模式繁多等问题,本文提出利用模糊理论对雷达信号进行类型识别。经过多次仿真选择了既简单又有效的特征参数及隶属度函数,实验验证了此方法有较好的识别效果,且工程上较易实现。     

基于模糊函数相像系数的雷达辐射源信号分选

针对当前的雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,提出一种新的分选算法,对接收到的信号求取其模糊函数,并将其简化为二维特征图,构造一矩形脉冲序列与一三角形脉冲序列,分别求二维特征与两个脉冲序列的相像系数,将求取的相像系数作为分选的特征参数.由于不同信号的模糊函数区别较大且受噪声的影响小,所以转换后的相像系数可分性强、稳定度高,大量的仿真验证了新方法的优越性,在信噪比为10 dB时,分选准确率最低为90%.     

雷达信号模糊函数仿真分析研究

模糊函数是雷达信号理论中极为重要的一个概念,本文对雷达信号中常用的脉冲调幅信号、线性调频信号和巴克码信号的模糊函数进行了计算仿真,并对其进行了分析研究。     

基于模糊函数特征优化的雷达辐射源个体识别

对雷达辐射源信号进行模糊函数建模是一种有效的特征提取途径,通过对无意调制的雷达辐射源信号的模糊函数分析,提出了基于模糊函数子空间特征优化的个体识别方法,首先抽取模糊函数的"近零"频偏切片作为辐射源信号的主要特征,继而设计了切片串联策略构建了互补的特征子集对,从而分别利用典型相关分析和鉴别典型相关分析实现了切片特征的融合...     

频率步进雷达信号的模糊函数

频率步进信号是一类很重要的高距离分辨力雷达信号。文章理论推导了频率步进信号的模糊函数，通过它分析了该种信号性能，并给出了在大时宽－带宽积条件下的模糊函数定义式，该定义能够包含由于速度失配而产生的匹配滤波失真情况。     

DVB-T辐射源雷达信号模糊函数的副峰分析与抑制

针对以数字视频地面广播(DVB-T)发射台为照射源的外辐射源雷达,DVB-T信号模糊函数的副峰可能会引起虚警.本文首先推导了副峰位置与信号参数之间的对应关系,并分析了副峰产生原因和特点,然后提出了一种抑制副峰的方法.实测信号的处理结果表明:本文提出的方法可避免副峰引起虚警,提高目标检测能力.     

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。     

基于模糊函数的双基地雷达信号检测分析

在双基地雷达系统中,基于纽曼-皮尔逊准则的似然比检测不但与发射信号的波形有关,而且还与双基地雷达系统的几何布站及目标的空间位置有关.首先以单基地雷达信号检测过程为基础,推导了双基地雷达系统的信号检测统计量模型,该模型是双基地雷达系统模糊函数的理论基础.然后给出了双基地雷达系统目标时延和多普勒频移参量的数学形式,与单基地...     

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.     

一种雷达辐射源识别的规划融合算法

多传感器数据融合技术已经成为雷达辐射源识别中的一项关键技术,以传感器报告为基础,提出了一种新的雷达辐射源识别的规划融合算法,并通过举例进行了说明,最后使用Lingo软件对模型进行了求解,得出了最优结果。该算法可以有效地提高雷达辐射源识别的准确率和可靠性。     

一种基于雷达图的雷达辐射源识别算法

在分析和考察雷达辐射源(Radar Emitter)多特征模式识别算法的基础上提出了一种基于雷达图(Radar Chart)中向量夹角余弦值的分类识别算法,借助雷达图实现了雷达辐射源空间特征向量向平面向量的转换,实现对雷达辐射源型号的自动识别,给出识别置信度.通过计算机仿真得到大于85%的正确识别率,进一步验证了算法在雷达辐射源识别工程中的可用性和可行性.     

基于扩张残差网络的雷达辐射源信号识别

针对低信噪比条件下,复杂多类雷达辐射源信号识别存在特征提取困难,识别正确率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和扩张残差网络的辐射源信号自动识别方法.首先通过时频分析将信号时域波形转换成二维时频图像以反映信号本质特征;然后进行时频图像预处理以保留时频图像完备信息,适应深度学习模型输入;最后构建扩张残差网络以自动提取信号时频图像特征,实现雷达辐射源信号分类识别.实验结果表明,信噪比为-6dB时,该方法对16类雷达辐射源信号的整体识别正确率能够达到98.2%,对时频图像特征相似的类LFM（Linear Frequency Modulation）信号的整体识别正确率超过95%.本文提供了一种新的雷达辐射源信号智能识别方法,具有较好的工程应用前景.     

基于模糊匹配和神经网络的雷达辐射源识别技术

目前常用的雷达辐射源识别方法是数据库比较查询法．该方法实现简单,易于工程实践,但其识别效率取决于数据库的容量和质量．即对先验知识的依赖性强,缺少推理．灵活性差,特别是对于许多新体制雷达信号无法很好地识别。将利用模糊匹配和RBF神经网络两种算法,设计一种识别系统,该识别系统能够较好地识别复杂体制雷达信号,能应对目前雷达辐射源数据库不完善的实际情况。实验仿真表明,该识别系统具有较高的识别率,是一种可行的雷达辐射源识别方法。     

基于灰度图特征的低分辨雷达目标识别

低分辨雷达目标识别一直是目标识别领域的研究难点.由于我国现役雷达基本上都是低分辨雷达,开展低分辨雷达目标识别研究有着极为现实的意义和迫切的需求.文中基于现役低分辨雷达,研究了目标识别的关键技术,提出了基于灰度图的特征提取方法,并采用径向基函数神经网络对所提取的特征进行了识别实验,达到了较高的识别率.