基于DeepLabV3与GAN的雷达时频混叠多信号智能检测与分离

针对当前雷达信号智能检测研究中存在信号数量受限、样式单一、不便于后续处理等问题,本文提出了一种基于DeepLabV3与GAN的雷达时频混叠多信号智能检测与分离方法。首先对接收信号的时域数据通过时频变换得到二维的时频数据,利用DeepLabV3对多信号重叠的时频数据进行检测并且实现信号的分离,对于信号的重叠部分利用GAN对时域信号进行估计重构。实验结果表明,该方法在信噪比（SNR）为-3 dB时,检测平均交并比（mIoU）能够达到了85%以上,在SNR为6 dB时,分离后的信号与原信号相关系数高于0.85。      

基于Rao检验的信号统计分辨界分析

针对基于广义似然比检验(GLRT)的信号统计分辨界(SRL)分析存在计算较复杂、难以得到检测统计量解析表达式等问题,提出了一种基于Rao检测的SRL分析方法.分析了噪声方差已知和未知两种情形下的信号一维方位角SRL以及噪声方差已知时的信号二维方位角及俯仰角SRL,推导得到了Rao检测统计量以及对应SRL所需的最小信噪比(SNR),分析了检测性能、计算复杂度,并与GLRT方法进行了对比.仿真实验验证了Rao检测方法的有效性.     

基于盒维数与L-Z复杂度的雷达复合干扰特征提取方法

针对射频噪声信号和距离欺骗干扰信号的叠加、秉积和卷积3种形式复合的雷达复合干扰信号,提取了盒维数与L-Z复杂度特征,并对盒维数特征的抗噪性能进行了理论推导.通过仿真实验,求得了不同干噪比(Jam-ming-to-noise ratio,JNR)下的L-Z复杂度与盒维数特征分布.最后采用二维特征联合识别方法,对3种雷达复合干扰信号进行了识别,JNR为0 dB时识别概率达到85%以上.     

基于决策树的调制信号自动识别算法及其DSP实现

通过DSP技术验证，提出了两种不同的、基于决策树的调制信号自动识别算法，论述了其原理．以Matlab软件仿真产生各种调制信号，在CCS集成开发环境下和TMS320LC549硬件平台上实现了这两种算法．由实验结果的性能分析可知，所提算法能够对各种模拟和数字调制信号取得较好的识别效果。     

多输入多输出系统基于特征函数频谱盲检测

提出多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）认知无线电系统中基于多元特征函数的频谱盲检测方法.所提方法不需要知道授权用户传输信号的先验知识,也不需要知道信道噪声的方差.通过计算次用户多天线系统接收到的信号样本向量的经验特征函数,MIMO系统中的频谱检测就转换为多元特征函数检验问题.通过度量经验特征函数与已知特征函数的距离, 实现频谱检测.在MIMO系统中,基于特征函数的频谱检测算法比现存的频谱检测方法,具有更好的性能,特别是在低信噪比、小样本条件下.     

基于1-1原则的雷达抗干扰措施优化选取

介绍了基于1-1原则的3种雷达抗干扰优化选取算法,即基于0-1规划的资源优化分配、多级优化动态资源分配和连续循环布尔操作的雷达抗干扰措施优化选取算法,文中以仿真实验对比了这3种方法性能.结果表明,基于0-1规划的资源优化分配算法在算法复杂度及有效性上更具优势.     

雷达DRFM欺骗干扰的检测

针对雷达距离门内同时存在目标信号与DRFM距离欺骗干扰信号时的干扰检测问题,本文提出了基于信号检测理论与凸优化理论实现该情形下的欺骗干扰检测方法。首先,结合干扰机存在转发时延的实际,研究以干扰误差角为测度衡量距离门内有或无距离欺骗干扰两种情形下信号的相似程度。其次,理论推导了DRFM欺骗干扰存在时的透视检测器与GLRT检测器解析解。最后,通过仿真实验给出多种条件下的检测性能曲线。实验结果表明,得到的检测器能够对DRFM量化位数较低的距离欺骗干扰实现正确检测。      

采用最小成对误码率设计准则的MISO干扰信道波束形成

本文针对MISO干扰信道的瞬时波束形成的设计问题开展研究.现有的研究都是基于最大速率和准则,没有考虑通信质量.本文以通信质量优先为出发点,基于最小成对误码率准则设计MISO干扰信道的瞬时波束形成向量,建立了问题模型并推导了求解方法.通过仿真实验对两种设计准则下的最优波束形成向量进行了比较,结果表明两种方法得到的最优波束...     

基于射频功放非线性建模的欺骗干扰识别

针对欺骗干扰信号在时域、频域、空域与真实信号重叠,导致识别欺骗干扰的难度较大,假定真实发射机与欺骗干扰机射频前端器件除功放模块外均工作于理想状态,提出了一种基于射频功放建模的欺骗干扰识别方法。首先,利用Hammerstein模型对射频功放进行非线性建模,以模型参数作为提取的特征向量;其次,基于统计检测理论识别欺骗干扰;最后通过实验验证了方法的有效性,并与基于信号双谱特征的识别方法进行性能对比。实验结果表明,基于射频功放建模的欺骗干扰识别方法能够有效地识别欺骗干扰,且优于基于信号双谱特征的识别方法。     

基于TOPSIS法的雷达抗干扰措施优化选取

雷达抗干扰措施优化选取是现代雷达智能抗干扰中一个重要的组成部分.文中提出了一种基于多属性决策的资源优化分配算法,即TOPSIS法.该算法可设定各因素权重以权衡抗干扰效益与抗干扰效率的关系.将该方法与基于0-1规划的资源优化分配算法进行仿真实验对比,结果表明TOPSIS在抗干扰效益与抗干扰效率上更具优势.