一种折叠聚类的威胁雷达信号识别方法

威胁雷达信号的分选识别是雷达对抗侦察系统的重要任务,是影响对抗成败的因素之一。针对雷达数量大幅增加、信号调制样式多样、信号密度越来越高的复杂电磁环境,提出了一种TOA折叠聚类的威胁雷达信号识别方法。该方法首先对截获的脉冲流进行TOA折叠分选,然后用DBSCAN聚类算法提取数据,最后进行威胁雷达信号模板匹配识别。仿真结果表明,该方法在复杂环境下能够分选出目标雷达信号,对复杂体制的雷达信号适应能力强。

雷达辐射源信号快速识别综述

对现代战场的电磁环境特点进行分析,介绍了已有的几种雷达信号特征描述方式,阐述了目前的雷达辐射源信号快速识别方法及其发展方向,概述了雷达辐射源识别系统中的数据库设计研究现状。对未来进行展望,为进一步研究雷达辐射源信号快速识别技术提供参考。

特征参数匹配法在雷达信号识别中的应用

概述了模板匹配法、模糊匹配法及灰关联分析法,以了解特征参数匹配法的优缺点。重点对灰关联分析法中分辨系数取值和权重值的确定问题进行分析,并提出改进的灰关联分析法。该方法首先对原始数据规范化处理,综合了序列取值法和自适应动态取值法对灰关联分析法进行改进。仿真证明改进的灰关联分析法能够对有误差的和参数缺省的雷达信号进行较好处理,对雷达信号识别更具有实时性,能够提高分析结果分辨率。

复杂信号环境下的雷达信号分选技术研究

雷达信号分选是雷达电子战的一项核心技术，对雷达信号分选技术的研究从未停止。文章简要地介绍了雷达信号分选的主要依据；总结分析传统雷达信号分选方法：动态关联法、差值直方图法、脉冲重复间隔变换法和平面变换法的特点；指出雷达信号分选领域中有待进一步研究的问题和发展方向。

基于折叠法和灰关联分析的威胁雷达信号识别

针对传统雷达信号识别系统的识别过程复杂繁琐、运算量大、对复杂体制的雷达信号识别能力差等问题,提出了基于折叠法和灰关联分析的威胁雷达信号识别方法。该方法将预分选后的脉冲流用折叠法进行分选,然后利用信号特征曲线求得雷达信号的子周期,最后通过灰关联分析进行威胁雷达信号识别。仿真验证结果表明,该威胁雷达信号识别方法是有效可行的,对复杂的电磁环境和复杂体制的雷达信号的适应能力强,识别结果准确度高。

基于序列样本的威胁雷达信号识别方法

针对传统信号识别速度慢和对无法识别持续时间短的威胁雷达信号等问题,研究了信号序列样本构建方法和变步长匹配方法,提出了一种基于序列样本的威胁雷达信号识别方法。该方法根据先验知识构建雷达信号序列样本,采用变步长匹配法对脉冲流进行匹配识别,并对持续时间较短的雷达信号进行处理。仿真实验验证了基于样本序列的威胁雷达信号识别方法的有效性和可靠性,实验表明该方法对复杂环境和复杂体制雷达信号的适应能力强,正确匹配率高。

基于动态合批处理的重点雷达信号快速识别

针对传统雷达信号的分选算法难以在一段很长的脉冲流中快速准确分选识别出重点雷达信号,提出利用动态合批处理的方法。首先,利用分块算法对脉冲流进行分块处理,然后利用算法对分块后的脉冲流进行处理,最后将结果进行合批处理。通过理论分析与计算法仿真进行验证,该方法能够有效克服传统算法处理时间较长的问题,且具有一定的实际应用意义。

一种威胁雷达信号告警方法

针对复杂环境下威胁雷达不能及时告警的问题,提出一种威胁雷达信号脉冲序列检测算法。该算法对混合信号进行预分选,再利用该信号的PRI进行检测识别,同时对存在的威胁雷达信号进行告警;算法的检测识别过程同步,运算复杂度低,识别速度快。仿真结果表明该算法在有噪声、信号种类多、密度高的复杂环境下能够有效地检测识别出威胁雷达信号,对研究威胁雷达信号告警系统具有参考价值。

基于小样本脉冲序列匹配的重点雷达目标快速识别

针对雷达对抗侦察系统如何快速有效识别出重点雷达电子目标的问题,提出了利用雷达小样本脉冲序列模板从接收到的复杂混合脉冲序列中抽取重点雷达信号的思路,并实现了该算法,克服了目前雷达对抗侦察信号处理流程僵化、识别速度与识别正确率受信号分选算法限制的缺陷。在此基础上,提出了多目标并行理论分析与计算机仿真实验,进一步验证了该方法能够在密集雷达脉冲流中快速、准确识别出重点雷达电子目标。

重点雷达电子目标的快速靶向识别

针对现有雷达对抗侦察系统对特定雷达电子目标识别针对性不强的问题,提出一种重点雷达电子目标快速靶向识别方法,并采用并行处理流程,对多目标同时进行处理。首先,利用雷达电子目标的先验信息完成小样本脉冲序列建模;其次,实现了基于小样本脉冲序列快速匹配出雷达电子目标的算法,该方法绕过传统雷达信号的分选环节,不仅对重点雷达信号的识别效果较好,而且处理速度得到有效的提高;最后,进行了计算机仿真验证。理论分析与仿真结果均表明:以快速靶向为目的识别算法,能够有效克服现有雷达辐射源识别方法针对性不强和处理流程僵化的缺陷。

基于典型PRI序列的重点雷达信号快速靶向识别

针对传统的PRI分选算法难以有效的对重点雷达信号进行快速识别的问题,提出基于典型PRI序列的重点雷达信号快速靶向识别方法。该方法绕过常规PRI算法的分选流程,基于靶向识别的目的,针对性较强,可以对多目标同时进行快速处理。通过仿真,验证了该算法能够有效提取PRI变化复杂的雷达信号,对信号的处理效果明显优于PRI搜索法和改进的PRI变换法。文中的算法符合实际需求,具有一定的实际应用价值。

基于晶振特征的重点雷达信号快速靶向识别

针对传统的PRI分选算法难以有效识别PRI变化复杂的重点雷达信号的问题,提出基于晶振特征的重点雷达信号快速靶向识别的方法。该方法避开常规PRI分选算法的分选流程,利用PRI之间的相关性对脉冲信号进行分选,可以对多目标同时识别。从PRI产生的原理着手考虑,PRI变化是否复杂对识别效果几乎没有影响。通过仿真与对比,验证该算法能够快速识别出重点雷达信号的脉冲序列,且对PRI变化复杂的雷达信号的识别效果较好。