基于脉冲描述字的信号调制识别技术研究

在同时存在雷达信号和通信信号的复杂信号环境下,基于脉冲描述字(pulse description word,PDW)的信号调制识别技术,利用数字信道化接收机所具备的同时到达信号处理能力,实现了多信号分离.进而采用瞬时频率分析法和小波变换频域特征分析法,完成了多种雷达信号及通信信号的调制类型识别及参数提取.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.

复杂电磁环境下雷达脉冲描述字的仿真技术研究

随着雷达技术发展,雷达信号所处的电磁环境变得越来越复杂,如何利用仿真技术提供复杂、逼真的雷达信号对雷达侦察设备性能评估具有重大意义。本文在现有的雷达脉冲信号模型、雷达传播衰减模型的基础上,设计了一种复杂环境下全数字雷达仿真系统。该系统支持各类常见制式雷达信号仿真,同时集成了降采样、参数测量等模块,可直接生成复杂环境下的雷达PDW序列。将仿真结果与同场景的真实环境下侦察设备采集到的PDW序列相比,其相似度稳定在80%以上,该仿真系统可以较好地对复杂电磁环境下雷达的PDW序列进行仿真。

基于脉冲流描述的战场电磁环境态势显示方法

战场电磁环境态势显示可真实地反映电磁环境变化,对指挥员的科学决策具有重要意义,但目前缺乏便捷的显示方法。结合态势显示的基本原则,提出一种基于脉冲流描述的态势显示方法:以电磁环境的典型受体-侦察接收机为对象,利用脉冲描述字对作战空间内各辐射源的射频脉冲进行建模,通过对脉冲流进行稀释和排序,生成接收机处密集而时变的脉冲流,经过时域、频域、空域、功率域等的统计分析,完成战场电磁环境态势的综合显示。应用本方法,实现了典型防空作战电磁环境的态势显示,全面、直观地反映出战场电磁环境的时域密集、频域交叠、功率多变等态势。

基于脉冲压缩的宽带数字接收机设计

针对传统宽带数字接收机存在跨信道问题以及在低信噪比下检测能力差、对宽带同时到达信号处理能力差的缺点,提出一种基于脉冲压缩的新型宽带数字接收机结构进行雷达信号的截获及脉冲描述字参数的提取.将基于脉冲压缩的接收机结构从模拟域扩展到离散域,推导出信号经过数字压缩接收机后的数字离散形式.新型接收机结构采用线性调频信号与接收信号混频得到混频信号,将混频信号送入数字延迟模块进行卷积运算得到输出的脉冲尖峰.新型接收机结构本身不存在跨信道问题,并且可以有效地处理低信噪比环境下的信号及同时到达信号.通过推导给出输入信号频率与扫频信号带宽和数字延迟信号带宽的约束关系,并且进一步给出了雷达信号经过新型宽带数字接收机后的载频、带宽、脉宽、幅度等脉冲描述字信息的计算公式.仿真给出了新型宽带数字接收机在低信噪比下的信号检测能力、大带宽同时到达信号处理性能以及脉冲描述字提的取能力,并进一步分析了不同环境参数对脉冲描述字提取性能的影响.通过和传统信道化数字接收机信号检测和测频能力的对比,仿真结果证明了新型数字接收机结构在低信噪比下信号检测和参数提取的有效性.为数字压缩接收机的物理实现提供了理论基础,也提供了新的宽带数字接收机的设计理念.

基于自组织特征映射的雷达脉冲欠定盲分离方法

对雷达辐射源的侦察是电磁频谱感知的重要内容。针对现代电磁环境,特别是雷达信号复杂多变以及多域重叠的特点,开展以传统脉冲描述字为工作对象的盲分选方法。首先分析雷达信号的盲分离模型;在此基础上,建立并分析了基于脉冲描述字的对比函数;然后提出基于自组织特征映射的雷达脉冲盲分离算法。该方法充分利用雷达信号的时域稀疏性,改进自组织特征映射网络对输入模式的聚类优化准则,提升算法对复杂电磁环境的适用性。仿真分析表明,算法能够分离由频率捷变、重复周期参差以及重复周期跳变等复杂体制交叠的信号,具有较好的鲁棒性。

电磁环境模拟雷达脉冲宽度建模与仿真研究

为了模拟雷达电磁环境,采用脉冲描述字对雷达电磁环境进行描述,构建了脉冲描述字中脉宽参数的两个数学模型,运用Matlab GUI设计了脉宽模拟软件.模拟软件具有操作方便、界面友好、成本低的优点,用户利用它可设计和控制数据的生成.用模拟软件生成的脉宽数据较逼真,该模拟方法能为模拟雷达电磁环境研究提供参考.

对电子侦察系统中“脉冲密度”概念的辨析

“脉冲密度”是电子战中非常广泛的一个概念，但是在应用中经常引起混淆。对“脉冲密度”概念进行了辨析，按应用场合不同，提出了十种明确的脉冲密度概念；并结合RWR／ESM系统信号处理流程，提出应该重点关注其中四种“脉冲密度”：个体环境脉冲密度、系统感知脉冲密度、计算机采集脉冲密度，计算机处理脉冲密度。

一种改进的事件驱动的MFR雷达字提取方法

从多功能雷达(MFR)脉冲序列中准确提取出雷达字是实现MFR行为认知的前提。作为脉冲序列分析的重要组成部分,现有的雷达字提取方法仅仅利用了脉冲到达时间这一信息,难以适应多参数灵活变化的复杂雷达信号。以传统的事件驱动方法为基础,提出一种改进的MFR的雷达字提取方法,对侦收到雷达脉冲依次进行量化、编码、计算事件概率,最后利用决策准则提取对应的雷达字。利用模拟生成的MFR脉冲序列对算法进行仿真,结果表明,所提方法能够有效提高提取准确率,且对虚假脉冲和漏脉冲有良好的适应性。该算法的应用能够为后续对MFR行为的准确辨识提供支撑。

基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选

在现有的针对脉冲描述字(Pulse Description Word,PDW)的信号预分选方法出现错误的情况下,针对脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)的信号主分选的运算迭代次数和误差将会明显增加.为解决此类问题导致的整个分选结果所出现的错误.提出了基于单脉冲特性参数的信号分选方法,将信号到达时间差(Difference Time of Arrival,DTOA)特性作为新的单脉冲参数和PDW进行结合,共同完成聚类,获得更为准确的分选结果.仿真实验表明,在PDW重复度较高的情况下,会导致信号预分选出现错误,进而使最终的分选结果出现错误.而本方法在传统分选出现错误时,依然可以得到准确的雷达信号分选结果,提高了复杂环境下的分选准确率.

宽带数字信道化接收机在FPGA中的实现

在分析数字信道化原理的基础上,提出一种新的数字信道化接收机技术,较好地解决了宽带数字信号实时处理、信道化接收机中邻近信道响应及高精度脉冲描述字(PDW)形成等技术问题,在FPGA中进行了宽带数字接收机设计综合及仿真。结果验证了实时宽带数字处理思路及其在FPGA中实现的正确性,为宽带数字接收机的实时处理提供了一种新的技术途径,具有广阔的应用前景。

基于脉冲序列语义的雷达工作模式分析

针对多功能雷达典型工作模式判定识别的问题,提出一种基于脉冲序列语义的雷达工作模式分析算法。首先,建立脉冲序列模型,提取表征序列的脉冲波形参数特征和重频模式特征;然后,受自然语言处理的启发,根据自注意力机制对序列整体语义进行特征编码;最后,采用监督学习方法,训练优化模型隐含层参数,提取序列语义特征向量实现序列工作模式的判定和识别。仿真试验结果表明,在序列数据完整的条件下,对雷达工作模式识别的准确率最高可达98.39%,在序列脉冲丢失率和脉冲错分率分别为25%的条件下,对序列工作模式的识别率分别可达87.55%和84.77%,算法对雷达工作模式识别具有较好性能。

基于脉冲样本图的电子情报体系——雷达型谱

目前，雷达工作状态多样、信号样式复杂、信号组合关系多变，给电子侦察以及情报汇总带来了巨大挑战，传统情报汇总方法难以适应。文章结合脉冲样本图提出了基于脉冲群描述字（PGDW）的信号表征体系，分析了脉冲群描述字与雷达时间基线关系，并以此为基础建立了涵盖平台属性、工作状态、信号表征的电子情报汇总体系雷达型谱。

基于点云分割网络的雷达信号分选方法

针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题,该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云;之后利用点云分割网络(PointNet++)对该点云中各点依据其所属辐射源进行分割;最后将具有相同标签的点聚类形成脉冲集合,分别提取各脉冲集合所包含的辐射源并形成相应的辐射源描述字。仿真结果表明:所提方法能够有效对未知雷达信号进行分选,在脉冲丢失和虚假脉冲干扰的分选环境下也表现出较强的可靠性与稳定性,并且由于采用具有轻量化特点的模型使得该方法的执行效率更高。

罗德与施瓦茨的矢量信号源支持PDW应用产生超高速率脉冲信号流

罗德与施瓦茨现已推出一个全新的实时控制接口软件选件应用在基于PDW（Pulse Descriptor Word,脉冲描述字）模拟雷达场景。雷达场景模拟设备通过LAN口将PDW数据直接发送至R＆S SMW200A矢量信号源。结合新推出的软件选件,矢量信号源能够产生对应信号以模拟高捷变和高密度的雷达场景。R＆S SMW200A可以看作是一台捷变频信号源产生高密度脉冲信号,同时它还具有极佳的射频性能。

基于自适应滑动窗均值偏移算法的雷达信号分选

为了应对复杂体制雷达信号分选的要求,提升信号分选的速度和准确性,解决传统信号分选方法的弊端,本文将均值偏移聚类算法引入雷达信号分选,通过改进算法引入滑动窗的自适应更新摆脱了传统分选方法对预设参数的依赖。实验结果表明:自适应滑动窗均值偏移算法在分选准确性和速度上综合表现优于用于对比的传统分选方法,对不同密度的雷达数据集和在脉冲丢失的情况下都可实现较好的分选效果,对捷变频雷达的分选效果良好,并可推知对其他类似体制的雷达均有良好分选效果。本文研究成果可应用于大量数据的多体制雷达的分选优化。

Attention U-Net在雷达信号图像化分选中的应用研究

针对海战场复杂电磁环境对雷达信号分选的挑战,采用改进的U-Net网络结合注意力机制提出新的分选方法。首先,将脉冲描述字转化为图像序列以适应深度学习处理。通过优化U-Net架构,融入注意力机制,有效提升模型对关键脉冲特征的识别与提取能力,实现像素级分类。通过此方法,系统能够精准搜索并归类所有雷达脉冲。实验证明,在海战场复杂电磁环境中,该方法显著提升了雷达信号分选准确率,提供了一种应对强干扰环境下的高效解决方案。这一研究成果证实了Attention U-Net在雷达信号智能分选中的优越性和实用性。

基于PDW多特征融合的辐射源信号分选方法

针对现有辐射源信号分选技术混叠信号处理困难、分选精度不高的问题,提出了一种针对脉冲信号描述字的多特征融合分选方法,采用分治思想,具备两级分选架构。第一步通过构建时空密度聚类模型,分离出在时频域上混叠的辐射源信号;第二步通过多参数交并比方法,进一步提升算法精度。与传统方法相比,所提方法能够有效分选出时频域混叠脉冲序列,受辐射源脉冲重复间隔变化造成的影响较小,相比传统方法具有更高的准确性。

从多相滤波视角阐释滑窗DFT多路输出的特性

滑窗离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)是目前工程上最常用的信号时频分析工具,但目前对滑窗重叠度以及滑窗DFT的物理意义的阐释并不透彻。针对这一问题,在简要回顾了两种形式的滑窗DFT和两种形式的多相滤波实现流程的基础上,从多相滤波视角对滑窗DFT多路输出的特性进行了全新的阐释,指出了窗口不交叠的滑窗DFT与简化形式的多相滤波之间的等价关系,以及窗口部分重叠的滑窗DFT与常规形式的多相滤波之间的关联关系,并通过仿真验证了上述分析的正确性与有效性。从而为基于滑窗DFT的多信道并行滤波处理、信号时频分析、子信道信号提取与分离等工程应用提供了理论指导与应用参考。

基于RFSoC的小型化侦察干扰系统实现

随着电子技术的发展,雷达侦察干扰设备也得到飞速发展,雷达侦察干扰设备小型化一直是一个重要研究方向。该文以Xilinx公司生产的RFSoC芯片为核心设计了一款小型化雷达侦察干扰系统。该系统能够根据接收到的雷达信号生成脉冲描述字,实时生成各种欺骗干扰信号和压制干扰信号。该设备重量同比基于ADC+DAC+FPGA+DSP的架构设计的系统重量降低了5 kg,功耗降低了30 W。对该系统的功能进行实验室测试和外场测试,测试结果表明,该系统能够实时侦察接收雷达信号并可发射各种样式欺骗干扰信号和压制干扰信号,使得真实目标很难被雷达识别。

一种宽带多波束的辐射源参数检测技术

对宽带阵列接收的辐射源信号的参数测量技术进行了研究。针对宽带高增益系统中数字多波束形成、同时多信号处理和高灵敏度测量等要求,对每个接收通道进行短时快速傅里叶变换(FFT)处理,再对每个FFT频点进行数字波束形成,在频域和波束维度对信号进行存在搜索,将搜索后的信号二维信息(频率和波束)分别送入多个小盒进行关联,对关联后的频点进行通道数字下变频(DDC)处理和脉冲描述字(PDW)参数精测量,从而形成辐射源信号的测量结果。通过计算机仿真和实物测试,验证了整个信号处理流程的正确性。