基于多特征融合的高机动多目标低截获概率跟踪技术

在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,该算法采用多特征聚类融合算法进行目标运动模型估计,并根据各目标跟踪波动参数进行状态转移矩阵决策更新,同时利用联合概率数据关联实现多机动目标状态转移矩阵自适应更新的关联跟踪,从而解决了传统多目标跟踪算法因目标运动模型失配引起的低跟踪精度问题。在目标跟踪算法的传感器选择上,无源传感器不对外辐射能量,具有较好的低截获概率性能,但其跟踪精度有限,常不能满足多目标高跟踪精度的要求。雷达作为有源传感器,具有较高的跟踪精度。但由于雷达对外辐射信号,容易被防御方截获。针对这一问题,本文提出了一种无源传感器目标跟踪为主,有源雷达间歇跟踪为辅的多传感器协同管理目标跟踪算法。该算法通过对目标跟踪本征堆积误差的判断进行传感器的最优分配,并根据波动参数的大小进行状态转移矩阵决策更新。仿真结果验证了本文所提出的多传感器协同的高机动目标跟踪算法在满足高机动目标跟踪精度的条件下可以有效的提升雷达低截获概率性能。

基于深度置信网络和双谱对角切片的低截获概率雷达信号识别

基于深度置信网络(DBN)对信号双谱对角切片(BDS)结构特征进行学习,实现低截获概率(LPI)雷达信号识别。该方法首先建立基于受限玻尔兹曼机(RBM)的DBN模型,对LPI雷达信号的BDS数据进行逐层无监督贪心学习,然后运用后向传播(BP)机制在有监督学习方式下根据学习误差对DBN模型参数进行微调,最后基于该BDS-DBN模型实现未知信号的分类和识别。理论分析和仿真结果表明,信噪比高于8 d B时,基于BDS和DBN的识别方法对调频连续波(FMCW),Frank,Costas,FSK/PSK 4类LPI信号的综合识别率保持在93.4%以上,高于传统的主成分分析加支持向量机法(PCA-SVM)和主成分分析加线性判别分析法(PCA-LDA)。

雷达低截获概率信号及验证方法

雷达信号的低截获概率技术体现于雷达系统的各个方面,其中波形设计是低截获概率技术的核心.对低截获概率波形的设计原则和验证方法进行了研究,提出了基于截获因子的在线计算方法和基于信号波形复杂度因子多因素分选与识别的方法.该方法能对多种设计的低截获概率波形进行评判,并给出正确的评判结论,对实际工程应用具有参考价值.

基于栈式稀疏自编码器的低信噪比下低截获概率雷达信号调制类型识别

针对低截获概率(LPI)雷达信号识别率低且特征提取困难的问题,该文提出一种基于Choi-Williams分布(CWD)和栈式稀疏自编码器(sSAE)的自动分类识别系统。该系统从反映信号本质特征的时频图像入手,首先对LPI雷达信号进行CWD时频分析,获取2维时频图像;然后对得到的时频原始图像进行预处理,并把预处理后的图像送入多层稀疏自编码器(SAE)进行离线训练;最后把SAE自动提取的特征输入softmax分类器,实现雷达信号的在线分类识别。仿真结果表明,信噪比为-6 dB时,该系统对8种LPI雷达信号(LFM,BPSK,Costas,Frank和T1~T4)的整体平均识别率达到96.4%,在低信噪比条件下明显优于人工设计提取信号特征的识别方法。

低截获概率雷达信号检测方法的优化及应用

针对利用循环谱理论检测低截获概率(LPI)雷达信号存在计算量大的问题,提出了一种优化的快速傅里叶变换(FFT)累积算法来更新信号处理设备的软件程序。分析了原软件中信号处理的过程,提出了采用并行流水型结构的优化方法;利用前一个滑动窗口内采样信号的FFT,推导出下一时刻采样信号序列的FFT;通过减少重复采样点,减少计算量。然后,利用循环谱检测中4个象限的循环谱的对称性,减少计算象限数,并采用一维搜索进行峰值检测,从而进一步减少计算量。理论推导显示,改进方法减少了计算复杂度和计算量。最后,利用提出的方法对常用的线性调频(LFM)和二进制相移键控(BPSK)信号进行了分析。结果表明,在相同条件下,利用改进的算法及一维搜索,计算时间可缩短为原算法的1/25左右。另外,算法改进后检测信号的幅度值仅减小了不到10%,不影响后续处理对循环谱参数的估计。

一种低截获概率雷达信号及其信号处理

针对低截获概率雷达设计了一种线性调频和相位编码混合信号 ,这种混合信号兼有线性调频和相位编码信号的优点 ,又弥补了各自的缺点 ,以小时宽、小带宽获得大信噪比改善。文中对这种混合信号的性能及脉冲压缩处理进行了理论和仿真分析。

低截获概率雷达信号的循环谱相关函数检测方法分析

给出了一些噪声、干扰及低截获概率雷达信号的循环谱相关函数 ,分析了其在噪声与干扰中检测的优越性 ;对循环谱相关函数与Wigner Ville分布、解线调、模糊函数进行了比较 ,分析了它们的一致性 ,并比较了循环谱相关函数的几种主要估计算法。从这些分析中可知 ,循环谱相关函数是检测低截获概率雷达信号的有效方法 ,抗干扰能力强 。

低截获概率雷达信号的调制识别研究

在分析了低截获概率(LPI:Low Probability of Intercept)雷达信号的分数阶傅立叶变换(FRFT)的基础上,提出了把调频率和分量能量之比作为分类特征向量。分类特征向量通过自适应信号分解来提取。仿真结果表明了该方法适合于低截获概率雷达信号的低信噪比情况,具有很好的识别率。

反辐射导弹对抗低截获概率雷达和诱饵技术

论述了低截获概率(low intercept probability,LIP)雷达降低反辐射导弹(anti-radiation-missile,ARM)的作用距离和诱饵使ARM失效的原理。用小波理论分析方法在噪声中提取信号和用信道化接收机测频,以减小LIP雷达的影响。提出采用窄波束被动雷达导引头或多模复合制导导引头特别是采用超分辨新体制导引头,以提高角分辨力,分辨出雷达和诱饵从而实施攻击。重点分析了空间谱估计测向分辨雷达与诱饵的原理,进行了仿真,仿真结果证明了这种体制的导引头的可行性和抗诱饵系统能力。

基于BDS-GD的低截获概率雷达信号识别

针对在信号特征提取与识别中使用双谱估计数据量大、维度高的问题,提出了双谱对角切片(BDS)与广义维数(GD)相结合的识别方法。通过提取信号双谱对角切片减少数据量,并利用多重分形理论中的广义维数降低数据维度,对切片内部特性进行细微描述,基于距离测度提出特征评价指标,从而选出最具有区分度的3个阶数对应的广义维数作为特征向量,输入到最小二乘支持向量机中进行分类识别。使用4种低截获概率(LPI)雷达信号作为待识别信号,仿真结果表明,本文方法提取的信号特征在特征空间中有良好的聚集性和离散性,在0 dB信噪比下,识别准确率能达到92.2%,与选取的其他方法对比说明其具有很好的识别性能。

一种极化分集制导雷达及低截获概率信号设计

研究了一种基于极化分集阵列的主动式弹载相控阵雷达及其信号设计问题。阐述了该制导雷达极化分集阵列的设计思想和雷达系统结构;设计的雷达发射信号为:在脉冲内部采用线性调频或者相位编码脉冲压缩信号、在脉冲组之间采用时域波形和极化状态的同时捷变,采用脉冲压缩技术以实现高距离分辨率和探测距离,综合采用脉冲压缩技术和极化编码技术有效提高雷达的低截获概率性能,采用极化估值与检测技术提高雷达的抗干扰能力。建立了双极化发射信号的数学模型,论述了双极化回波信号的处理方法,仿真分析了其抗干扰性能。研究结果表明,该新体制制导雷达具有良好的抗移频干扰和延时干扰的能力,电子战性能更为优良。

低截获概率雷达信号分析与一种新型信号的设计

导出了信号截获因子与信号参数的关系 ,认为大的时间 带宽积是低截获概率信号的必要条件。讨论了直接序列 (DS)扩频信号作为低截获概率 (LPI)雷达信号的不足 ,然后提出了一种对于雷达具有适当的时间带宽积、对于辐射计具有较大时间带宽积的信号 ,并分析和验证了该信号的LPI性能。

低截获概率技术对抗反辐射导弹研究

反辐射导弹的迅速发展对雷达构成了极大的威胁,研究切实可行的反辐射导弹对抗措施显得十分迫切。首先介绍了低截获概率雷达的定义;然后推导出低截获概率方程,得到雷达截获因子公式;最后根据截获因子公式,以扩谱技术、脉冲压缩和脉冲积累为例,论述低截获概率技术对抗反辐射导弹的有效性,并分别进行了仿真分析。这为雷达对抗反辐射导弹的提供了理论指导。

基于混沌理论的低截获概率雷达波形设计

为提高低截获概率雷达的射频隐身性能,提出了一种基于混沌理论的雷达波形设计方法。利用混沌信号的低截获性和良好的保密性,选取混沌logistic映射对传统调频信号进行优化,即用混沌序列去确定调频信号的频率变化,设计一种混沌调频信号。为验证波形性能,分别从抗截获能力、探测能力两个方面来衡量信号性能。理论分析来看,设计的混沌调频信号具有较大的时宽带宽积,能够较好地降低截获因子以提高隐身性能。仿真表明,在与几种经典的低截获概率雷达波形的性能比较中,该混沌调频信号的模糊函数图更接近"图钉形",具有更好的测速测距精度。

低截获概率雷达性能分析与实现

本文首先对低截获雷达概念和截获方程进行了回顾，在对低截获概率改善因子讨论的基础上，指出如何提高信号处理的改善因子是实现低截获的关键，并给出了其实现的途径。

具有低截获概率的直序扩频系统

针对传统BPSK调制的直接序列扩频(DSSS)信号易受平方或比特延迟检波器截获的缺陷,本文用一种多电平PN码调制方法来改进直接序列扩频(DSSS)系统低截获概率(LPI)性能,并通过SystemView软件将其与传统DSSS系统的LPI性能进行了仿真和比较分析,结果表明该方法能有效抵抗平方或比特延迟检波器的侦测。

低截获概率雷达复合信号设计技术

根据低截获概率 (Low Probability of Intercept)雷达信号应有的特点 ,从分析信号的相关函数和模糊函数入手 ,阐述了具有伪随机码相位调制和伪随机开关脉冲调制的复合信号设计与综合的原理 ,给出了这种信号可能的形式及每一种类型信号的可能应用场合 .

基于复合频率编码的低截获概率波形簇设计

针对宽带正交低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达波形簇设计,利用频率编码捷变和调频斜率捷变的复合波形编码技术,在波形正交约束的基础上构造了一种复合频率编码的非线性代价目标函数,提出了基于频率编码捷变或调频斜率捷变的复合波形簇优化设计方法。利用模式搜索算法获得了具有良好自相关和互相关旁瓣特性的宽带正交LPI波形簇。仿真结果表明,所设计的波形能够获得低自相关旁瓣和低互相关旁瓣,可为LPI雷达发射波形与多输入多输出雷达波形的设计提供参考。

基于单比特接收机的低截获概率信号检测技术

单比特接收机通过简化FFT运算显著提高了DFT信道化接收机的处理速度,利用单比特接收机可以实现低截获概率雷达信号的快速检测。非相干积累检测法实现简单,但这种方法在积累信号的同时也积累了噪声;均方相关法可以克服这一缺陷,但会增加实现难度。

基于卷积神经网络的低截获概率雷达信号检测算法

为了解决雷达截获接收机对低截获概率(LPI)雷达信号检测效果不理想的问题,针对截获信号中有效信号脉宽长度来定义信号和噪声,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的LPI雷达信号检测方法,利用卷积核与匹配滤波器结构上的相似性,在低信噪比下能够提高信号的检测准确率。利用大量的基于4种典型LPI雷达信号(线性调频信号(LFM)、非线性调频信号(NLFM)、二相编码信号(BPSK)、COSTAS频率编码信号)和白噪声信号的模拟数据集进行CNN模型训练,同时增加少量实测信号(LFM,BPSK)作为验证集进行适配,更好地拟合实测信号的检测模型。最终利用实际信号进行测试,实验结果表明:该文算法在低信噪比的情况下具有较好的检测效果,对多种调制方式、不同信噪比下的LPI雷达信号具有泛化能力。