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81.
小波神经网络在雷达信号分选中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献   
82.
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.  相似文献   
83.
针对基于五大常规参数的传统雷达辐射源识别方法的局限性,提出关于方位角稀释后的脉冲串波形数据的雷达辐射源自动识别方法.该方法通过对脉冲串波形数据的波形调理与脉冲分离、脉内特征参数提取、信号调制类型识别、脉冲归类和所属雷达辐射源识别等环节的设计研究,完成雷达辐射源自动识别系统架构的工程实现.采用模拟数据测试结果表明,基于该方法设计的系统识别速度快、准确率高,可为雷达对抗侦察设备的改进提供重要参考.  相似文献   
84.
当前对雷达辐射源信号识别效能评估的研究处于起步阶段,没有一种很好的评估方法对其进行评估.为此,论文提出一种基于AH P-I2TOPSIS的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,以消除逆序问题:利用AHP方法计算指标权值;利用理论极值确定绝对正负理想点;利用区间距离计算评估方案到正负理想点的距离并改进贴近度计算方法,并将AHP-I2TOPSIS方法应用于雷达辐射源信号识别效能评估中得到新的雷达辐射源信号识别效能评估方法.最后通过评估实例证明论文所提方法能有效解决逆序问题,并能很好地应用于雷达辐射源信号识别效能评估中.  相似文献   
85.
为解决宽带阻抗匹配变换器设计的复杂问题,克服频率展宽对阻抗变换器的影响,设计了一种两节λ/4宽带阻抗变换器,并分析了宽带阻抗变换器的频率特性。利用微波网络级联理论分析了两节宽带阻抗变换器的设计过程,推导了频率特性的数学模型,最后对模型进行仿真实验。结果表明可以找到最佳转换比(负载与特性阻抗之比)使得频率特性得到改善程度,适用于宽带阻抗匹配变换器的快速设计。  相似文献   
86.
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。  相似文献   
87.
针对频率捷变雷达信号的分选,提出了一种基于时频矩阵二值化的频率捷变雷达信号分选新方法。该方法首先对信号进行时频变换,得到时频矩阵;然后对时频矩阵二值化处理,提取信号在时频域能量分布归一化值作为信号的相参特征;最后采用支持向量机分类器实现信号分选。文中对频率捷变雷达信号进行仿真实验,结果表明,该方法在较低信噪比下仍能获得较为满意的分选准确率,当信噪比为6dB时,信号分选准确率达到96.17%,验证了所提出方法的有效性。  相似文献   
88.
针对当前信号分选理论成果较少应用于实践的问题,采用Matlab中图形用户界面(GUI)设计实现了信号分选仿真平台。应用雷达辐射源信号可能采用的调制样式和调制参数进行仿真,结果表明:所设计的仿真平台通过模拟信号产生、特征参数计算、信号分选,可以得到直观的信号分选结果,且能模拟硬件方案中信号分选流程,使仿真平台能更有效地应用于研究雷达辐射源信号分选的过程以及同时获取各分选算法的分选效果,为信号分选技术和信号处理技术的研究提供平台。  相似文献   
89.
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。  相似文献   
90.
根据雷达辐射源信号的不同特性,提取其非线性相位方差、瞬时频率统计直方图、瞬时频率方差和相像系数等特征量,对单载频、线性调频、非线性调频、频率编码和相位编码等常用雷达辐射源信号调制形式进行多参数联合判决.仿真结果表明,该算法在低信噪比下,仍能够自动准确地识别雷达信号脉内特征.  相似文献   
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