一种新的雷达辐射源识别方法

提出一种用于雷达辐射源识别的新方法。根据小波包特征（WPT）和脉冲重复间隔（PRI）的特点,将八维WPT中的第六、七个分量（Wpt6、Wpt7）以及PRI的均值和方差（mpRI、σ^2PRI）四个特征参数作为雷达辐射源的识别依据,设计了径向基概率神经网络（RBPNN）分类器。通过计算机仿真验证了新方法的可行性,与常规方法相比,不仅提高了识别准确率,识别速度也有所提高。     

基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法及性能

针对基于支持向量机(SVM)的雷达辐射源信号识别方法中SVM模型参数对识别性能影响较大的问题,提出基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法,并选择遗传算法、蚁群算法和粒子群算法三种典型的优化算法应用于新的识别方法进行优化识别.通过不同条件下计算机仿真实验,验证了新方法的有效性,并分析了三种典型优化算法在新方法中的综合性能,为对雷达辐射源信号进行更好的识别提供一定的依据.     

基于附带调相特征的雷达辐射源判别

为实现不同雷达辐射源的有效判别,提出了一种基于附带调相特征的判别方法.该方法首先找出能稳定表征雷达辐射源的附带调相特征,提取附带调相特征并计算其可分离度,而后对附带调相特征的可分离度及基于附带调相特征的判别准确率进行仿真,实验结果表明,该方法可以有效的实现雷达辐射源的判别.     

固定单站被动目标跟踪算法性能分析

被动目标跟踪滤波算法是无源定位的关键技术之一。分析了扩展卡尔曼滤波及其衍生算法和无迹卡尔曼滤波算法的性能,并将这些算法应用于利用空频域信息的定位方法中。计算机仿真验证了这些算法的性能。     

一种雷达射频噪声干扰的数字产生方法

对模拟雷达工作的电磁环境及设计实用干扰机提供了一种有意义的方案。介绍一种任意分布雷达射频噪声干扰信号的数字产生方法，给出了基本电路，阐明了其工作原理，并对实际应用效果作了讨论。     

雷达辐射源特征参数提取算法复杂度分析

特征参数提取是雷达辐射源信号分选和识别的关键步骤.针对目前对特征参数提取算法时间复杂度研究较少较浅的现状,从算法设计和数据结构入手,推导了5种特征参数提取算法的时间复杂度数学表达式,并对其进行了分析.最后通过计算机仿真实验验证了所推导的时间复杂度的正确性.     

基于主奇异矢量的L型阵列相干信号二维DOA估计方法

针对现有L型阵列相干信号DOA估计算法精度不高、孔径损失较大的问题,该文提出一种基于主奇异矢量的解相干(L-PUMA)方法以及改进的主奇异矢量法(L-MPUMA)。L-PUMA算法首先对互协方差矩阵进行降噪,再通过奇异值分解得到2维主奇异矢量,然后利用加权最小二乘法得到线性预测方程的多项式系数,该线性预测方程的根即为信号的DOA估计,最后提出一种新的配对算法实现仰角和方位角的配对。L-MPUMA算法利用反向共轭变换构造增广主奇异矢量,进一步提高了数据利用率,克服了信号完全相干时L-PUMA算法性能下降严重的问题,仿真实验验证了所提算法的高效性。     

对π/4-DQPSK信号的干扰分析与仿真

基于四相差分相移键控(π/4-DQPSK)的调制方式在数据链通信中占有十分重要的地位,从分析π/4DQPsK基带与频带信号特征出发,以Link-11A数据链通信信号为基础,研究了用于跟踪瞄准式干扰的3种干扰样式:噪声调频、多音频调频,频移键控对π/4-DQPSK信号的干扰.通过分析仿真结果,得到了3种干扰样式的干扰效果,证明了干扰的有效性.     

基于时频重排和时频脊线的信号脉内特征提取

针对小波脊线法在提取雷达信号脉内特征时信噪比性能较差的缺点,本文基于小波变换谱,将时频重排和时频脊线相结合,提出了一种新的时频联合分析方法.该方法借助于时频重排在改善谱图时频凝聚性方面的优势,使算法的信噪比性能得到有效改善.仿真表明,在低信噪比条件下,该方法仍可得到准确的估计值.     

一种新的雷达辐射源信号识别效能评估方法

针对当前雷达辐射源信号识别效能评估研究中指标权重设置不合理、评估技术繁杂、评估者意愿体现不明显等问题,提出一种基于RE鄄I2 VIKOR的雷达辐射源信号识别效能评估方法。该方法基于相对熵对指标进行组合赋权,并对传统VIKOR方法进行改进,定义区间型群体效用值、个体遗憾值与利益比率的计算方法,引入心态指数函数作为综合评估结果的排序准则。仿真分析表明,赋权方法所得权重有效合理,评估者根据个人心态及意愿通过对群体效用值和个体遗憾值的比例关系及心态指数进行实时调整,使评估结果更加符合评估者的实际需求。