基于层次密度聚类和谱间隙的雷达信号分选

雷达信号分选是现代电子战中的重要环节.为了解决传统算法鲁棒性较差的问题,提出一种基于层次密度聚类和谱间隙的雷达信号分选算法.使用载频和脉宽参数进行层次密度聚类,根据重新定义的簇间距得到赋权邻接矩阵,计算赋权邻接矩阵的拉普拉斯谱间隙,通过k-means聚类的超参数k对信号进行分选.仿真实验结果表明:该文算法的平均分选准确率达0.9960、平均召回率达0.9560;相对于密度聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,简称DBSCAN)和Meanshift算法,该文算法对杂乱脉冲、漏脉冲及超参数的干扰均有最强的鲁棒性.

基于变换谱相干积累的片段信号PRI检测

受自身搜索方式和目标辐射源波束调度的影响,侦察系统往往只能截获辐射源的部分信号,这为后续分选处理带来了很大挑战。针对该问题,提出了通过对PRI变换谱进行相干积累以提高真实PRI检测概率的方法。首先介绍了PRI变换法,对算法原理进行了说明;接着从理论上推导了PRI变换谱峰值与脉冲个数的关系,指出了PRI变换谱的相干积累特性,并分析了其对虚假脉冲的适应能力;最后通过仿真试验对理论分析进行了验证。仿真结果表明,文中提出的方法能够有效提高片段信号的PRI谱峰,从而有利于提高检测概率。

基于聚类分析的雷达信号分选研究

基于聚类分析的方法是近年来用于雷达信号分选的研究热点之一。首先从聚类算法自身的特点出发,对雷达信号分选的参数选取进行了讨论,在此基础上分析了聚类算法中距离测度及其参数权重对聚类结果的影响。通过仿真试验,对聚类分析在雷达信号分选中的应用方式进行了探讨,并提出了一种改进的基于K-Means聚类的DOA单参数聚类方法,通过仿真结果验证了其应用于预分选的可行性。

PRI变换法用于信号分选的性能研究

PRI变换是一种基于脉冲到达时间的信号分选方法,由于该算法能够有效抑制真实PRI的谐波,近年来受到越来越多的关注。首先讨论了相位因子的作用,揭示了相位因子是进行变换谱峰值累积的关键;接着通过理论分析指出了PRI变换法的局限和适用的PRI类型;最后仿真分析了该方法对分选过程所面临的信号环境的适应性。理论及仿真分析结果可作为工程应用的参考依据,具有一定的实用价值。

采用新型电磁动平衡装置的动平衡研究

针对高速转子不平衡产生振动超标的问题,设计了一种基于静磁场的电磁在线动平衡装置;详细讨论了该动平衡装置的基本工作原理和设计方法;通过有限元软件ANSYS建立实体模型,计算并分析了设计参数对该装置所施加电磁力的影响.以转子的动力学有限元模型为基础,通过缩减不平衡响应与不平衡量之间的关系矩阵,采用无试重法识别出转子集中不平衡量的大小,最后通过搭建动平衡试验台实现了转子的动平衡,从而验证了该新型电磁动平衡装置的有效性.研究结果表明,该动平衡装置可以产生用于动平衡的电磁力,并且能够根据无试重法识别出的不平衡量值施加电磁力于高速转子,有效地抑制振动幅值.由于受结构和工作原理的限制,该电磁动平衡装置更适用于高速精密转子的在线动平衡.

基于本体的政务信息资源个性化应用研究

随着我国电子政务信息化建设的逐渐深入,对信息资源服务的需求呈现出与传统信息服务需求不同的特点。本文研究了电子政务信息资源的个性化应用,提炼出新时期信息资源服务应该具有的特征,针对个性化应用中存在的问题,基于《政务信息资源目录体系国家标准》,提出了一种基于本体的政务信息资源个性化应用模型,并探讨了该模型的应用前景。

一种改进的贝叶斯网络知识合成算法

为了解决贝叶斯网络知识合成中的不一致问题,对现有的算法进行了改进.改进后的算法在现有方法的基础上,引入了约束集不一致时的知识合成算法,在知识合成迭代过程中,通过对联合概率分布和概率知识的双向修正,在每一步迭代过程中降低了不一致度,从而实现了贝叶斯网络知识合成时对不一致概率知识的处理.实验结果表明,改进后的算法不仅能够处理概率知识之间相互不一致问题,而且能够处理概率知识与网络结构不一致问题.

基于密集连接卷积网络的雷达辐射源信号分选

针对现代战场电磁环境下复杂调制雷达信号分选准确率低的问题,本文提出一种基于密集连接卷积网络(Densely Connected Convolutional Networks,DenseNet)的雷达辐射源信号分选算法。该算法采用脉冲描述字(Pulse Description Word,PDW)参数与脉内参数相结合作为分选特征,并对特征参数进行差值预处理生成训练数据,使用一维DenseNet网络进行分选。采用本文预处理方法可以有效提取特征间的相关性差异,同时弥补脉间参数PDW对脉内调制信息的缺失。实验结果表明,该方法能有效实现复杂雷达辐射源信号的分选,在0 dB的信噪比下可以达到98%以上的分选准确率。

低信噪比雷达脉冲检测算法

低信噪比雷达脉冲检测一直是电子侦察领域的难题。本文提出了一种基于信道化和自相关函数的双门限级联滤波算法,采用信道化能够滤除带外噪声,提高信噪比;使用自相关函数,能够进一步提高信噪比;使用双门限脉冲检测,能够保证低信噪比时脉冲检测的完整性。最后对信道化以及自相关带来的问题进行了讨论和后处理。实验结果表明,采用本文提出的脉冲检测算法能够有效降低信号检测的信噪比下限。

基于时序匹配及变长滑窗的雷达信号分选

信号分选是雷达侦察技术与信号处理技术中的关键步骤之一,但常规分选算法运算量大、识别耗时长。同时,在信号丢失严重或者脉冲密度大的情况下易出现增批、漏批问题。针对上述问题,本文提出一种基于时序匹配及变长滑窗的信号分选方法,首先利用载频和脉宽进行粗筛选,然后在时域参数上抽取与雷达参数模板匹配的脉冲序列,匹配的时间窗口根据两条脉冲之间的时间差和雷达参数模板的PRI动态确定。在此基础上,本文提出一种新的雷达信号分选处理流程:将待分选脉冲列分段,对每一段分别进行常规分选和本文所述方法。仿真实验表明,本文算法具有准确率高、耗时短的优点,新的分选流程能够有效弥补常规分选算法的不足。

相位变换法用于雷达天线扫描信号的分析

为了对雷达天线扫描参数进行正确分析,本文首次将心电信号处理思想用于雷达天线扫描分析,提出了一种基于相位变换法的雷达天线扫描分析新算法,该算法能够有效地提取波形相关特征参数,尤其是对精细特征的提取,可以更加准确地用于天线扫描类型的识别。仿真分析表明,相位变换法可以提高天线扫描自动分析的正确性和精确性。

雷达天线扫描类型的自动分析

对雷达天线扫描类型的正确分析,是识别雷达工作状态、判断雷达威胁程度的重要依据,对于电子对抗具有重要意义。本文提出了一种用于雷达天线扫描的分析算法,可以自动分析的雷达天线扫描类型。

基于MVC2扩展模式虚拟仪器的设计与实现

为了解决同类仪器具有相同内核而面板差别很大的虚拟仪器的设计开发问题,本文在已有研究工作的基础上,结合UI-Model和MVC2设计模式的优点,提出了MVC2扩展模式体系结构。该扩展模式通过将Controller层拆分为表现控制层和模型控制层,实现了稳定代码和易变代码的分离与封装,降低了虚拟仪器开发中仪器内核与外观界面的耦合度,从而实现了虚拟仪器灵活更换面板,提高了同类虚拟仪器设计开发的效率。本文并以大学物理仿真实验中示波器虚拟仪器为例,完成了MVC2扩展模式的设计。

一种脉内特征分析算法

雷达信号的脉内特征分析技术对辐射源的分选和识别有着重要意义。文章提出了一种可行的脉内特征提取算法。在仅有实部(I路)中频数据的情况下,将处理得到的基带瞬时频率作为区分脉内调制特征的依据,通过最小二乘拟合法以及谱线特征检测法,对线性、非线性、二相编码以及四相编码等调制信号做出区分。该方法运算量小,易于实现,在低信噪比下也有较好的区分效果,仿真结果验证了算法的有效性。