基于极值序列特征集的雷达PRI调制模式识别算法

识别雷达信号的脉冲重复间隔(PRI)调制模式是分析雷达工作状态和工作任务的重要手段。针对复杂体制雷达的PRI调制模式可实时切换并改变调制参数因而难于识别的问题,提出一种基于极值序列特征集的雷达PRI调制模式识别算法。该算法首先提取PRI序列的极值特征,构建极值序列特征集;然后,基于PRI序列及其特征集建立恒参、类正弦、正弦和抖动判定准则,实现雷达PRI调制模式的分层识别。仿真分析表明:该算法对复杂体制雷达PRI调制模式的识别正确率达95.3％ ,同时具有较高的实时性,在电子对抗应用领域具有良好的前景。     

基于GAIN-LSTM网络的雷达PRI序列还原及识别方法

开展脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval, PRI)模式识别工作是电子支援系统的一项重要任务。现代复杂电磁环境下,受雷达辐射源部署和接收设备本身影响,雷达脉冲丢失率极高,导致分选后PRI序列调制规律被破坏,现有的PRI模式识别方法准确率不足。针对上述问题,从PRI序列还原角度出发,并结合PRI序列本质是时序序列的特点,提出GAIN-LSTM(Generative Adversarial Imputation Nets and Long Short Term Memory)网络架构,其先对丢失脉冲位置进行补全操作,恢复PRI调制规律,然后对还原后PRI序列进行调制模式识别。仿真结果表明,提出的GAIN-LSTM网络架构在脉冲丢失率70%时仍保持95%的正确识别率。     

基于脉冲序列重构的雷达PRI调制类型智能识别算法研究

雷达脉冲重复间隔（PRI）是雷达信号的关键参数,对于雷达性能发挥起着至关重要的作用。研判雷达PRI调制类型能够为雷达识别和性能分析提供重要支撑,是电子对抗领域的关键研究内容。针对现有PRI调制类型识别准确率受脉冲丢失影响较大的问题,本文提出了一种基于脉冲序列重构的雷达PRI调制类型智能识别算法。首先,基于到达时间（TOA）多阶差分序列实现了PRI调制周期的初步估计;其次,根据PRI调制周期重构了不同脉冲序列样本;再次,对重构样本进行去均匀值预处理,并以此为输入搭建了卷积神经网络（CNN）识别PRI调制类型,该方法能够减弱人工提取特征的局限性,不仅可以获取PRI序列的深层特征,而且具有更强的环境适用性;最后,仿真实验表明了所提方法的有效性。在脉冲丢失率小于60%时,所提方法对于所有PRI调制类型的识别准确率均在92%以上,平均识别准确率大于98%,在脉冲丢失率小于80%时,平均识别准确率在81%以上。     

基于周期样本图重构的雷达PRI调制类型识别算法研究

为提升对雷达脉冲重复间隔(pulse repetition interval, PRI)的分析性能,提出了一种基于周期样本图重构的雷达PRI调制类型识别算法。首先,建立了雷达PRI调制模型,分析了不同调制类型的信号特点;其次,利用到达时间(time of arrival, TOA)多阶差分序列估计了雷达PRI调制周期,并基于直方图算法重构了PRI周期样本图;然后,以PRI周期样本图为基础,提出了5个PRI调制特征实现PRI调制类型识别;该方法不仅能够提升PRI调制类型的识别准确率,而且对干扰脉冲特别是脉冲丢失具有很强的稳健性;最后,仿真实验表明了所提方法的有效性。     

基于到达时间差直方图的信号分选算法研究

到达时间差(TDOA)直方图分析是电子支援侦察雷达信号主分选的基础;相关信号分选算法的性能与TDOA直方图脉冲重复间隔(PRI)检测门限的设定密切相关。为揭示PRI检测门限与TDOA直方图参数之间的关系,解决传统PRI检测门限依靠经验设定、无法灵活调整的问题,该文从分析TDOA直方图与脉冲序列的统计性质入手,推导了直方图稳定PRI、抖动PRI和参差PRI检测门限的解析表达式,提出了基于TDOA直方图PRI检测的信号分选算法,并通过仿真验证了算法的有效性。     

一种新的雷达PRI调制特征提取方法

针对雷达脉冲重复间隔类型识别中存在的问题,提出了一种基于Sp向量曲线的特征提取算法.根据4种典型模式的雷达信号脉冲序列的特点,该算法应用Haar变换从雷达脉冲信号中提取频率特征,构成二维特征向量,实现雷达信号PRI调制类型的自动识别.仿真结果表明,对特征向量进行大幅度降维后,不仅简化了分类器,而且用于PRI识别仍是可行和有效的.     

基于多特征量的雷达辐射源脉间PRI调制识别

雷达辐射源脉间PRI调制识别一直是电子侦察领域的热点和难点问题。针对这一问题提出了一种基于多特征量的综合识别处理算法,根据固定、抖动、参差、组变等7种雷达脉冲常见的PRI调制方式特点,从时域及频域的角度出发,有针对性地提取了零交叉密度、PRI序列差分零点密度等多个特征量,通过建立特征量与对应门限之间的逻辑关系,有效实现了对7种常见PRI调制方式的识别输出,一定程度解决了现阶段部分识别算法工程实践性不强及可识别PRI调制方式较少的问题。     

基于CR—PRI的未知雷达辐射源信号分选新方法

对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域迫需解决的一个难题。基于相像系数（CR）可以实现多种不同调制信号的分类,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效。对此本文提出一种基于CR—PRI的新方法,首先利用CR实现不同调制样式信号的分类,对于具有相同调制样式不同调制参数的信号基于脉冲重复间隔（PRI）进一步细分,仿真结果验证新方法准确有效。     

一种脉冲重复间隔复杂调制雷达信号分选方法

雷达辐射源分选是电子战系统的关键技术之一。为了解决传统的基于脉冲重复间隔(PRI)的分选方法不能有效分选PRI复杂调制雷达信号的问题,该文提出一种利用脉冲到达时间与雷达帧周期的对应关系构成的2维特征向量来提取脉冲序列中PRI的变化规律,进而实现PRI复杂调制雷达信号分选的新方法。该方法可以在脉冲丢失严重且存在噪声脉冲的情况下获得满意的分选结果,并利用模拟仿真验证了方法的有效性。     

基于平面显示的雷达脉冲分选研究

平面显示技术开启了雷达脉冲分选的新思路,但需要在显示平面上搜索特征曲线,等分离出特征曲线上的脉冲后,才能获取脉冲序列PRI(脉冲重复周期)的调制方式和大小等信息,增加了算法的复杂性.针对平面显示技术的缺点,研究了雷达脉冲序列的平面显示特性,给出了特征曲线参数与显示平面宽度及雷达脉冲序列PRI之间的关系,直接从特征曲线获取脉冲序列PRI的调制方式和大小等信息,降低了算法的复杂性.仿真试验证明了算法的正确性和有效性.     

食管小细胞癌的预后分析

对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域亟待解决的一个难题.基于小波包变换(WPT)可实现多种不同调制信号的分类,且对噪声不敏感,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效.该文提出一种基于WPT-PRI的新方法,首先利用WPT实现不同调制样式信号的分类,对于具有相同调制样式、不同调制参数的信号基于脉冲重复间隔(PRI)进一步细分.仿真结果验证新方法准确有效.     

基于WPT-PRI的未知雷达辐射源分选

对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域亟待解决的一个难题.基于小波包变换(WPT)可实现多种不同调制信号的分类,且对噪声不敏感,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效.该文提出一种基于WPT-PRI的新方法,首先利用WPT实现不同调制样式信号的分类,对于具有相同调制样式、不同调制参数的信号基于脉冲重复间隔(PRI)进一步细分.仿真结果验证新方法准确有效.     

一种基于贝叶斯网络的雷达重频模式识别方法

雷达重频模式指雷达脉冲重复间隔（PRI）的调制样式，重频模式识别对于雷达型号、类别识别具有重要支持作用，但这是一个较困难的过程，一般难以通过单一重频特征完成多种复杂重频模式的自动识别。本文为解决雷达多重频模式自动识别及识别抗噪声干扰问题，针对多种重频模式提取了几种PRI序列特征量（重频特征），然后引入了贝叶斯多网络分类器（BMNClassifier），利用所提取的特征量作为贝叶斯多网络分类器输入节点，通过贝叶斯多网络分类器的概率推理能力来实现雷达重频模式识别。     

基于累积变换的周期性对称调制模式的快速自动搜索算法

借鉴平面变换技术,将密集雷达脉冲序列映射成平面位图矩阵,并提出自动搜索周期性对称调制模式的快速算法,用于分选密集信号环境下PRI受周期性对称调制的雷达脉冲.大量的仿真试验结果表明算法在密集信号环境下,分选PRI是周期性对称调制的雷达脉冲的平均准确率达到92%,平均漏选率只有5%,极大地提高了雷达脉冲分选的效率和准确性.最后给出模式搜索时间、脉冲分选平均准确率和平均漏选率随脉冲密度变化的结论.     

基于PRI谱内特征的参差雷达信号分选算法研究

通过分析参差雷达信号的基本特征,针对PRI变换算法在参差雷达信号分选中存在的不足,提出了一种基于PRI谱内特征的参差雷达信号分选算法。该算法利用PRI变换获取信号的时域PRI谱,进而根据PRI谱内脉冲对数特征完成参差信号帧周期的分选工作。仿真结果表明,该方法能够较好地实现参差雷达信号的分选工作。     

基于平面分割和PRI的雷达信号分选

提出一种基于载频/脉宽平面分割和PRI联合参数进行雷达脉冲分选的算法,即使在同时存在多种PRI模式（常规、抖动、参差、周期调制等）且脉冲丢失率较高的信号环境下,该方法也具备良好的分选效果。通过仿真,验证了该算法的正确性和可行性,在工程上有一定的应用价值。     

基于连续采样法的模拟接收机参数测量

传统的模拟接收机在雷达脉冲前沿提取各参数,但对如射频掩护、线性调频及脉内频率捷变等新型调制脉冲,不能较好地测量信号.用连续采样法实现对模拟接收机参数的测量,在过数字门限后,连续地对接收机视频信号进行采样、运算,得到雷达参数,解决了基于前沿采样的参数测量方法只能测量脉冲起始参数的缺点,为电子侦察提供了更多有用的参数.     

基于符号化序列的PRI调制类型识别

在复杂多变的雷达对抗作战环境中,准确识别雷达信号的PRI调制类型并估算相应PRI值对有效的电子侦察和进一步的电子攻击有重要意义。本文提出了一种基于符号化序列计算香农熵、峭度和归一化二阶样本矩三个关键特征参数来区分不同的雷达信号PRI调制类型的方法。首先基于五种典型PRI调制类型的PRI和DPRI符号化序列计算得到特征参数,然后依据香农熵识别出抖动PRI,其次通过峭度识别出正弦调制PRI,进一步由归一化二本样阶矩区分正向滑变PRI、组变PRI和反向滑变PRI,最后通过大量的仿真验证了该PRI调制类型识别算法的有效性。     

基于样本脉冲和脉内不变特征的相控阵雷达脉冲提取法北大核心CSCD

针对相控阵雷达发射的脉冲信号基本脉冲参数变化复杂和脉间参数进行分选难度较大的问题,首先,文中提出一种样本脉冲的描述方法,能够对雷达脉冲信号的脉内调制域变化规律进行描述;然后,结合相控阵雷达的脉内变化特点,提出脉内不变特征的概念,对相控阵雷达的脉内调制特征进行表征;最后,基于样本脉冲的描述方法,将脉内不变特征信息与样本脉冲相结合,实现相控阵雷达信号脉冲序列的提取,并通过计算机仿真实验验证了算法的有效性和合理性。     

一种对重频调制与抖动信号的PRI变换分选新方法

针对脉冲重复间隔(PRI)变换法及其改进方法难以分选重频变化信号的问题,提出一种新的信号分选方法,即脉冲相似度检索法.该方法把脉冲相似度引入改进的PRI变换法,根据脉冲相似度对雷达脉冲信号进行搜索、提取.仿真结果表明,该方法不仅使分选更加准确,而且实现了对重频抖动和重频受调制变化信号的分选,其分选准确率达到95％以上.