海战场复杂电磁环境预测方法

海战场复杂电磁环境预测可真实地反映战场电磁环境态势情况,对指挥员的科学决策具有重要意义。针对海战场电磁环境复杂、受自然及人为因素影响多等特点,该文综合考虑海战场辐射源模型及电波传播影响因素,基于电波传播的抛物方程模型,提出了一种海战场电磁环境预测方法,基于该预测方法在给定的海战场电磁环境中进行了仿真。仿真结果表明:预测结果与基于Longle-Rice模型的预测结果十分接近,能够有效地反映海战场特定位置处的电磁环境强度,该系统可为海战场作战指挥、决策提供指导。     

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.     

海战场电子战的发展和对策

简述海战场电子战在现代海战中的作用,分析海战场电子战的发展水平和面临的挑战,提出海战场电子战的发展趋势和对策。     

基于小波包变换的辐射源信号识别

现代电子信息系统需要利用信号的细微特征识别功能参数相同或相近的辐射源信号。本文基于小波包变换,采用局部判别基(LDB)方法进行辐射源信号特征提取与识别。计算机仿真数据和实测数据分析表明本文方法有利于提取辐射源信号无意调制的差异信息,实现信号的辐射源个体识别。     

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。     

一种基于模糊隶属度区间决策的雷达辐射源识别方法

现代密集信号环境中,随着复杂体制雷达装备数量的不断增多,雷达辐射源的识别面临越来越严峻的问题,提出一种新的基于模糊隶属度区间的雷达辐射源识别方法,仿真结果表明,该方法在不同信号环境下能够有效识别雷达辐射源。     

基于等价型模糊神经网络的战场辐射源识别算法

针对多变量、环境干扰复杂的现代战场电子对抗辐射源识别非线性系统,应用早期的识别方法已经无法满足辐射源识别系统的精度要求,采用等价型模糊神经网络,产生模糊规则和隶属函数,再基于这些规则产生模糊逻辑推理来构造模式识别算法.仿真结果表明:该算法与传统模式识别方法相比具有更高的识别能力和较强的抗干扰能力,大大提高了战场辐射源识别的正确率和可靠性.     

雷达辐射源识别的多元信息融合算法研究

该文针对复杂电磁环境下侦察设备获得的雷达辐射源信息具有不完整性和模糊性的情况,通过对现代雷达侦察情报特点的分析,研究了利用多种侦察设备获得的多元信息,采用证据理论信息融合的方法对雷达辐射源进行识别。设计了辐射源属性的基本概率赋值函数,提出了辐射源属性融合、多侦察周期时域融合和多侦察设备空域融合的三级融合算法。仿真结果表明该融合算法具有优越的性能。     

基于双谱的通信辐射源个体识别

对同类通信辐射源个体识别方法进行了深入的研究,采用选择双谱作为个体识别的基本特征向量,并融合了对分类具有显著贡献的辐射源特征参数,采用径向基神经网络分类器实现了对通信辐射源信号的个体分类识别。实验结果表明,该方法在较低信噪比条件下较好地解决了同类辐射源的个体识别问题,识别正确率优于90%。     

变权灰关联分布式传感器信息融合的辐射源识别

针对复杂电磁环境中辐射源正确识别率低的问题,提出采用变权重灰关联分布式传感器信息融合的辐射源识别新方法。利用灰关联分析法进行辐射源识别能克服辐射源参数间的不确定性,其中特征参数的权重获取是灰关联法的难点,给出三种权值确定方法。然后根据分布式传感器信息融合和基于基本概率赋值的准则,进行时域和空域的证据融合,得到辐射源识别结果。仿真结果表明,三种定权法均具有高的辐射源识别率、好的环境适应性和好的识别鲁棒性。     

基于集成固有时间尺度分解的IFF辐射源个体识别算法

为研究敌我识别(IFF)辐射源信号的细微特征,针对目前在复杂噪声环境中IFF辐射源个体识别研究不足的问题,该文提出一种基于集成固有时间尺度分解的IFF辐射源个体识别算法。该算法应用集成固有时间尺度分解(EITD)将采样信号自适应划分为若干有实际意义的信号分量并求取IFF辐射源信号在时频域的能量分布图。通过对时频能量谱的纹理分析,以图像的纹理特征表征辐射源信号的无意调制特征,送入支持向量机(SVM)中进行分类识别。实验表明,所提算法相较于基于希尔伯特-黄变换(HHT)、基于固有时间尺度分解(ITD)的辐射源个体识别方法在识别准确度上有较大提升。     

一种基于深度置信网络的通信辐射源个体识别方法

针对复杂电磁环境下通信辐射源个体识别问题，提出了一种小样本条件下基于深度置信网络的通信辐射源个体识别方法.首先分析通信辐射源信号频带内互调干扰信号的幅度和相位特性，建立基于互调干扰信号的通信辐射源个体特征；然后对辐射源信号进行预处理得到通信辐射源信号的矩形积分双谱，再采取对比散度的方法，利用高阶谱自底向上训练每个受限玻尔兹曼机，通过多次迭代得到合适的权重、隐藏层的偏差和可见层的偏差，从而提取出辐射信号的互调干扰信号特征；最后使用softmax分类器对训练模型进行微调，获得面向通信辐射源细微特征识别的深度学习网络.通过计算机的仿真得到了超过80%的识别率，进一步验证了该方法的有效性.     

基于雷达及其信号信息数据库的被动辐射源识别技术

介绍了雷达及其信号参数数据库的设计思路,论述了该数据库设计思路的科学性和有效性。详细描述了基于雷达信号信息数据库的被动辐射源识别方法。讨论了被动辐射源识别程序进行被动辐射源信息接收、存储和识别的稳定性和效率。     

基于Welch功率谱和卷积神经网络的通信辐射源个体识别

针对低信噪比条件下通信辐射源个体识别率低的问题,提出了一种基于Welch功率谱和卷积神经网络的通信辐射源个体识别方法.构建了由20个基于ZigBee协议的物联网设备组成的测试平台,将ZigBee信号前同步码部分的Welch功率谱数据作为辐射源指纹特征送入卷积神经网络进行分类.该方法在低信噪比条件下很好地保留了辐射源的指纹特征,结合卷积神经网络强大的微特征提取能力,对辐射源进行了有效分类.实验结果证明,在瑞利信道及低信噪比条件下,所提方法的识别效果明显优于其他方法.     

基于双谱的射频指纹提取方法

研究了基于通信辐射源射频指纹(RFF)的同类型设备分类识别理论,通过提取通信信号的围线积分双谱值来作为设备个体识别的特征向量,使用支持向量机(SVM)分类器进行识别.构建辐射源识别系统,并使用实测信号进行仿真测试.结果显示该方法具有稳定的识别效果,且在信噪比(SNR)为-22 dB时,系统可以达到接近90％的分类识别准...     

复杂环境背景下典型飞行器表面红外反射特性研究

飞机蒙皮对于背景辐射的反射可以作为红外目标识别的辐射源,但背景辐射通常来源于太阳辐射和地面背景辐射等辐射的综合作用,其复杂性和多变性也可能使飞机的红外反射辐射严重干扰红外制导的准确性,因此,研究复杂环境背景下的飞机蒙皮红外反射特性对于红外目标识别和红外导弹制导等应用具有重要意义。本文基于Schlick双向反射分布函数(BRDF)模型,结合有限元方法,利用反向蒙特卡洛法计算辐射遮挡因子,在MODTRAN软件环境下计算大气光谱透过率,针对不同条件下的飞机红外反射辐射特性进行研究。结果表明,不同探测角度和探测波段对飞机红外反射特性具有很大影响,且飞机蒙皮的反射辐射具有分布非均一性特点。     

载频稳定度在射频指纹识别中的应用研究

射频指纹识别是利用辐射源射频特征唯一性对其个体身份进行识别的技术,具有广阔的军民用应用前景。针对传统射频指纹特征稳定度不高、难以工程实现的问题,提出了一种基于辐射源频率偏移和相位噪声等多维频域特性的射频指纹识别方法。该方法以ADS-B信号为例,利用统计原理对频率偏移和相位噪声特征进行量化处理,并利用贝叶斯分类方法对信号进行分类以实现辐射源个体身份的识别。通过半实物生成和实采ADS-B信号数据两种方式对提出的算法进行实验验证。实验结果表明,该方法能够对同型号的辐射源进行有效区分,对真实环境下4个目标的识别正确率达到93.5%。     

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。     

遥控门禁系统接收灵敏度的干扰定位

依据GB/T 18655-2010,从射频指标和电磁干扰两方面分析某车辆实际使用中出现的遥控门禁系统有效识别距离下降问题。通过车内、外置天线信号对比及近场探头探测,定位EPS控制器旋变线为辐射干扰源。采用旋变线支架屏蔽并与EPS控制器外壳接地的方法消除了干扰,遥控门禁系统的有效识别距离25 m以上,超出设计要求的15 m。     

基于深度学习的ADS-B辐射源个体识别

辐射源个体识别技术在电子对抗领域起着关键性作用.针对传统人工提取特征主要依赖于专家经验,文中提出了一种基于深度学习的ADS-B辐射源个体识别方法.该方法采用卷积神经网络结合center loss损失函数来训练和测试相位数据.并加入假冒飞机序列号,查看中心损失值来判断是否异常.实验表明,文中提出的方法识别精度能达到99％...