基于综合时频检测的雷达信号脉内特征提取

通过对小波变换法、Wigner-Ville分布等典型雷达信号脉内特征提取方法优缺点的分析,提出了一种将小波变换法和Wigner-Ville分布提取的结果进行截断综合的综合提取算法,实现了雷达信号的脉内特征准确提取.仿真结果表明,该算法在较低信噪比下仍有很好的效果.     

低信噪比条件下FSK信号调制特征提取

平滑伪Wigner-Ville分布可以用来提取频率编码信号调制特征,但在低信噪比条件下,提取信号调制特征准确率不高。小波去噪是降低信号噪声的有力工具,但对FSK信号有其局限性。本文对小波去噪的算法进行改进,提出“子脉冲”去噪,然后结合信号的SPWVD提取信号的调制特征,仿真表明,在同等低信噪比条件下该方法更有效。     

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.     

对"网电一体战"人才培养的思考

探讨了“网电一体战”对人才资源方面的军事需求，并对相应的人才知识要素结构、能力结构进行了分析．     

一种新的雷达辐射源信号脉内特征参数选择方法

为提高雷达辐射源信号识别速度,提出了一种脉内特征参数选择的新方法．首先对熵、相像系数、模糊函数、复杂度和双谱五种脉内特征参数的提取算法进行了研究,其次利用留一法误差来评估特征参数对分类器泛化性能的影响,最后对特征参数的评估进行了仿真实验．仿真结果表明,基于留一法误差可以较好地实现特征参数选择,为提高雷达辐射源信号识别准确率提供参考．     

低信噪比下非线性调频信号脉内特征提取新算法

信号脉内调制信息识别技术对密集和复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义。通过讨论小波变换法、伪威格纳威尔分布（PWD）等典型非线性调频信号脉内特征提取方法，提出了将小波变换法和PWD法提取的结果进行截断综合，再提取时频图脊线的新算法。实现了在低信噪比条件下，准确提取非线性调频信号（NLFM）的脉内特征。对不同类型的调制信号仿真结果证实了算法的可行性。     

相控阵雷达噪声干扰博弈分析

针对传统基于博弈论的干扰决策方法先验知识依赖性强、博弈过程理想、实战指导性差、决策结论粗糙的问题,文中提出了一种全新的博弈论分析方法。首先构建了能够体现博弈结果的博弈盈利函数,随后利用闭合分析和蒙特卡洛实验两种方法全面分析了噪声干扰与相控阵雷达之间的博弈过程,最后结合实例对所提方法进行了运用,分别给出了噪声干扰和相控阵雷达的博弈最优策略,证明了所提博弈分析方法的有效性和实用性,为博弈论在雷达对抗领域应用提供了一个新思路。     

GPS在城镇地籍测量中的应用

城镇地籍测量是城镇土地管理工作的重要基础,它是以测量技术为手段,从控制测量到碎部测量,精确测出各类土地的位置与大小、界线、权属界址点的坐标与宗地面积以及地籍图,以满足土地管理部门以及其它国民经济建设部门的需要。GPS是一种先进的定位工具,在许多领域中都应用广泛,具有精度高、易操纵的特点。在地籍测量中,对于地籍信息的采集十分有用,是一种先进的测量技术,同时也帮助土地管理工作的顺利进行,带动测量行业的发展。     

小波神经网络在雷达信号分选中的应用

提出了一种基于小波神经网络的雷达信号分选方法。该方法首先进行脉冲流的粗分选，然后应用小波神经网络和模式匹配进行细分选。进行了仿真试验，给出了该方法对含有噪声的脉冲流的分选结果，证明了该方法的可行性。     

一种提取非线性调频信号脉内特征的新方法

信号脉内调制信息识别技术对密集和复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义．通过信噪比估计，将小波脊线法和平滑伪WVD法相结合，提出了一种提取非线性调频信号脉内特征的综合提取方法，实现在不同信噪比条件下准确提取非线性调频信号的脉内特征．仿真结果证实了算法的可行性．