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。     

基于多参数的雷达辐射源分选新方法

针对现有方法分选准确率不高和对参数变换敏感的问题,提出一种新的雷达辐射源分选算法.将常规参数到达角、载频、脉宽和脉内特征参数Wpt6,Wpt7构成特征向量,用Kohonen神经网络实现自动分选.仿真结果表明,新方法的分选准确率较常规方法可以提高7%左右,更加适应于现代电子战环境.     

一种新的支持向量机核函数评估方法

针对传统支持向量机核函数评估中指标构建不完备、应用背景不强等问题,提出了一种新的支持向量机核函数评估方法。该方法首先构建了以相似性、稳定性、复杂性为评估指标的评估体系,给出了各指标的计算准则,再基于用户实际应用需求对各评估指标权重作层次分析,最后利用指标权重矩阵和指标评分矩阵以综合打分方式对核函数性能进行综合评估并排序。应用结果表明,该评估方法可行有效,不仅能够较好地实现对支持向量机核函数性能的分析和评估,也能为支持向量机的研究与选择提供依据。     

一种雷达脉冲序列综合分选方法的实现

脉冲重复间隔（PRI）分选算法是当前雷达对抗系统分选、识别截获信号的关键技术之一．详细分析了改进的PRI变换算法，对一种基于改进的PRI变化算法与序列差直方图算法相结合的综合分选方法做了一定的改进，并通过计算机仿真实现了这种综合分选方法，仿真结果表明该方法具有较好的分选效果．     

雷达辐射源信号识别效能评估的I2TOPSIS方法

针对雷达辐射源信号识别效能评估方法杂乱,指标模糊等问题,提出一种基于I2TOPSIS雷达辐射源信号识别效能评估方法。该方法主要在以下三点对传统区间TOPSIS方法进行改进:利用熵值计算指标权值;利用理论极值确定正负理想点;利用区间距离计算评估方案到正负理想点的距离,并将I2TOPSIS方法应用于雷达辐射源信号识别效能评估中得到一种新的雷达辐射源信号识别效能评估方法。最后通过与传统区间TOPSIS方法的评估对比实验证明新方法所得结果更合理、可行。      

基于复杂度特征的未知雷达辐射源信号分选

当前的未知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。该本文应用复杂度特征实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率分选。首先,对接收到的信号进行预处理,然后提取其复杂度特征中的盒维数和稀疏性,并将两者作为分选的特征参数,最后基于KFCM算法实现未知雷达辐射源信号的分选。由仿真结果分析可知,预处理后的信号序列的盒维数和稀疏性分离度高且受噪声的影响小,分选结果令人满意,在信噪比为5 dB时,不同调制类型信号间的分选准确率最低为87%。     

基于频谱相像系数的间歇采样转发干扰识别

正确的干扰识别是采取有效抗干扰措施的前提和基础,文中针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于频谱相像系数和支持向量机的干扰识别方法。通过对目标回波及干扰信号的模型及频谱进行分析,挖掘回波与干扰信号频域上的差异,提取频谱相像系数特征,并利用支持向量机进行分类识别。仿真结果表明:相像系数特征参数类间分离度好、不易受噪声及实验次数影响,将其作为干扰识别的特征参数,得到的识别准确率较高,可以为后续雷达系统采取针对性抗干扰措施提供重要的决策信息。     

自动识别信号PRF调制的新方法

对信号脉冲重复频率(PRF)的调制样式进行自动识别是信息处理领域的关键技术之一.为解决PRF调制识别算法识别样式有限、准确率低等问题,以雷达信号为例,提出了一种新的识别算法.对接收到的信号序列分别提取比值特征、比重特征、频率特征和形状特征4个参数.基于径向基概率神经网络,实现对多种信号PRF调制样式的自动识别.仿真结果表明:在脉冲丢失率和脉冲虚警率均为10%的情况下,利用该方法可以得到最低为90%的识别准确率,能够满足当前的电磁环境,具有一定的工程参考价值.     

雷达信号识别效果的模糊综合评价研究

雷达辐射源识别是电子对抗情报系统中的关键技术之一,对其识别效果进行科学的评估是一项全新的课题。以往大多数学者评价雷达信号识别方法的好坏主要是比较识别率的高低。针对雷达辐射源识别效果评估指标单一等缺点,选取识别时间、识别率测试结果的均值和方差作为评估指标,将模糊综合评价法引入雷达辐射源识别效果的评估,提出基于模糊综合评价的雷达信号识别效果评估方法,并通过计算机仿真,对三种识别方法进行了评估实验,验证了该方法的可行性。     

一种基于网格搜索的联合跟踪算法

针对EKF类算法和UKF类算法存在的受观测精度和初始误差影响较大的问题,提出一种利用空频域信息的联合跟踪算法。该算法利用多级网格搜索算法进行初始值捕获,并将得到的初始值代入基于超球体采样的简化UKF算法中,对目标辐射源进行跟踪。最后通过仿真实验验证了该算法的性能。