基于模糊函数的雷达辐射源个体识别

雷达辐射源个体识别是现代电子情报和电子支援系统的重要研究内容。本文在辐射源个体特征分析的基础上,提出了一种基于模糊函数的辐射源个体识别算法。针对模糊函数的冗余性,分别利用模糊函数切片和局部模糊函数切片表征雷达的细微差异与个体特征,并推导了局部模糊函数切片的快速算法。仿真实验验证了提出算法对于辐射源个体特征提取和识别的可行性和有效性。

基于时频自适应最优核的时频分析方法

为了抑制多分量信号中同时间点各分量信号引起的交叉项干扰,提出了一种新的时频分析方法——时频自适应最优核时频表示。与以往的基于信号时频表示和时间自适应最优核时频表示不同,该方法通过对Wigner-Ville分布做二维加窗傅里叶变换以得到局部模糊函数,使得核函数不但能够随时间而自适应,而且能够随着频率而自适应。给出了该方法的实现步骤,通过将其用于分析合成信号,表明时频自适应最优核时频表示抑制交叉项效果明显,且能够比时间自适应最优核时频表示更为清楚地刻画信号。

基于自适应最优抛物线核函数的Wigner-21/2维时频表示算法

针对低信噪比条件下非平稳、非线性和非高斯信号的时频特征分析,提出了一种基于自适应最优抛物线核函数的Wigner-212维时频表示算法.采用依赖于特定时频点的二维时频局部模糊函数替代传统Cohen类高阶时频分析中通用的全局时频模糊函数;利用自适应核处理技术获得局部模糊函数的最佳抛物线核函数,以最大限度地抑制交叉项的影响,提高算法的时频分辨率和信号自适应性;通过合成信号和水声信号的仿真实验进行时频分析,并与现有时频算法加以对比.结果表明,在低信噪比条件下,所提出算法对瞬态信号的检测优势明显,能够取得优良的时频特征解析效果.

双基地MIMO雷达目标参数估计及动态跟踪新算法

民航地空通信受到无线电干扰会严重危机民航飞机的正常飞行。本文在深入研究地面干扰源定位问题的背景下,提出基于分数阶模糊函数的飞机动态跟踪算法。首先提出一个新的回波信号模型,通过搜索分数阶模糊函数的峰值点,实现了对多普勒频率的瞬时估计,并提出基于分数阶模糊函数的投影近似子空间角度跟踪算法(FAF-PAST),实现了2维发射角和2维接收角的联合动态递推估计。接下来根据阵列模型图中的几何关系,推导出了飞机的运动速度及三维位置坐标,从而实现飞机目标的动态跟踪,为后续地面干扰源定位打下良好的基础。仿真结果表明了该文提出的模型和算法的正确性和可行性。

模糊函数主脊切面特征提取的局域差分方法

雷达信号分选是电子对抗的关键技术,提取和补充新的特征参数是解决复杂体制雷达信号分选难题的有效手段。鉴于模糊函数是表征信号内在结构上的有效工具,本文采用改进粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)快速搜索信号的模糊函数主脊切面,并提出一种基于局域差分的模糊函数主脊切面特征提取方法,提取出差值和、差值最大值和差值分布熵3个特征,以表征不同信号波形结构上的局域差异;然后通过模糊C均值算法对提取的特征参数进行聚类性能分析。最后使用LFM,BFSK,CON,QPSK,M SEQ及BPSK共6种典型信号进行实验。实验结果表明,在固定信噪比下,当SNR不低于0dB时,CON,LFM及BFSK信号的平均聚类准确率达到98.7%,6类信号的平均准确率为93.2%。在0~20dB动态信噪比环境下,平均分选准确率仍保持在80.5%以上,且算法具有较好的特征提取时效性,证明了所提方法的可行性和有效性。

基于模糊函数多维结构度量特征的雷达辐射源信号流在线分选

针对现有雷达辐射源信号(RES)特征信息易受噪声影响、分选时效性低等问题,提出一种基于模糊函数多维结构度量特征的信号数据流在线分选方法。首先,应用图像全局相似性思想,以积分加速后的非局部均值平滑方法对信号模糊函数进行去噪处理。其次,从处理后模糊函数的主、侧两个角度提取多维度结构分布特征,形成特征向量。最后,优化了一种半监督学习分选模型并在线作用于不断输入的信号特征向量流,得到实时分选结果。实验结果表明,在先验数据量较少的情况下,所提方法在8~18 dB的信噪比环境中均可保持99%及以上的分选成功率,即使处于2 dB环境下,准确率仍可达91.8%。同时,提取单个信号特征平均耗时仅需0.29 s。结果验证了所提方法的有效性和实时性,具有一定工程价值。