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。

信息跳时架构下分层捷变低截获概率通信波形

针对周期信号抗破译性能较差及非周期聚敛性带来的误码性能下降的问题,本文提出一种时宽-信息跳时-调频率分层波形架构。通过构建信息跳时,掩护时宽随机化的模式,解决了误码性能变时宽下降问题,加强了波形的低截获概率特征。本文以数学推导和仿真分析的方法,探究了此分层波形架构下的误码性能、功率谱类噪声性能、二次谱域周期聚敛性及先验信息抗破译性。理论分析和仿真验证表明:时宽-信息跳时-调频率分层波形可以保证与定时宽信号相比,在不降低误码性能的条件下,降低了波形的周期聚敛性,从而提高了波形的截获概率性能。

一种基于Swin Transformer神经网络的低截获概率雷达信号调制类型的识别方法

本文针对低截获概率(Low Probability of Intercept,LPI)雷达信号调制类型的识别问题提出了一种基于Swin Transformer神经网络的识别方法.该方法首先用平滑伪Wigner-Ville分布对信号进行时频变换,将一维时域信号转换为二维时频图像,然后使用Swin Transformer神经网络对时频图像进行特征提取和调制类型识别.仿真结果显示该方法具有较强的抗噪声能力,在低信噪比条件下识别准确率高,且具有较强的小样本适应能力.

基于迭代二次优化算法的低截获波形序列设计

对抗条件下,低截获雷达通过发射特殊波形防止非合作电子侦察系统截获和检测其发射信号,是现代雷达技术的重点研究方向。该文旨在降低电子侦察系统的功率截获概率,在保证目标的辐射能量基础上,针对短时傅里叶变换(STFT)宽带数字侦察接收机特点,从能量的时频分布的角度将波形设计技术应用到无源对抗领域。首先,建立STFT宽带数字侦察接收机检测低截获模型,利用2次优化模型,将低截获问题转变为恒包络序列迭代优化问题;然后,为了获得较好的自相关性能,利用辅助标量,将优化模型转化为2次和形式,结合迭代算法得到了所提低截获波形序列;最后,讨论了计算复杂度。从仿真结果上看,所提序列比常见相位编码信号在相同的接收信噪比下具有更优的低截获能力,另外,引入Pareto权对所提序列的自相关特性进行控制,有效地提高了设计灵活性。

用于低截获概率雷达的混合波形研究

设计了一种用三相编码与线性步进调频相结合的混合雷达波形。该方法从根本上解决了相位编码对多普勒频移的敏感性 ,与传统方法相比有较大的多普勒容限带宽 ,同时 。

基于压缩采样的低截获概率雷达信号测向技术

以基于压缩采样的测向技术为重点,研究了低截获概率雷达信号测向技术,分析了信号压缩采样后的测向技术实现过程,对系统的设计和测向过程中的关键技术进行了阐述,研究成果具有一定的工程应用价值。

基于波束指向修正的提升相控阵导引头目标截获概率方法

相控阵雷达导引头在搜索阶段不论采用哪种扫描方法,均存在波束偏置测角的情况,而基于雷达测角的基本原理:波束偏置时测角误差较大,导致截获波束指向偏差较大,有一定概率导致目标截获失败。针对此问题本文提出一种可以有效提高相控阵导引头截获概率的波束指向修正方法。通过数字仿真分析得出利用修正后的波束指向完成目标截获可以有效提升导引头的角度截获概率。

雷达低截获技术应用

采用多种综合措施,合理对雷达实行功率管理,低旁瓣或超低旁瓣天线,大时宽大带宽的雷达信号波形,相参积累,相位编码脉冲压缩雷达的中断调频连续波雷达和准连续波雷达体制等措施。实现雷达低截获性能,降低雷达被敌方设备发现的概率。

基于神经网络的FDA-MIMO低截获发射波形和接收波束形成联合设计

针对传统相控阵或多输入多输出(MIMO)体制的低截获概率(LPI)阵列雷达仅能控制特定角度的辐射能量,而无法实现特定区域(距离、角度)能量控制的问题,该文提出一种基于神经网络的频控阵-多输入多输出(FDAMIMO)雷达低截获概率发射波形设计方法。该方法通过对FDA-MIMO雷达的发射波形和接收波束形成联合设计,在确保雷达对目标检测概率的情况下,将雷达辐射能量均匀地分散到空域当中,并尽可能降低辐射到目标位置的能量,从而减小雷达信号被截获的概率。首先,建立了最小化方向图匹配误差准则下LPI性能发射波形设计和接收波束形成的优化目标函数;然后,将目标函数作为神经网络的损失函数;最后,通过迭代训练最小化神经网络的损失函数,直至网络收敛,求解出发射信号波形和对应的接收加权矢量。仿真结果表明,该文所提方法能更好地控制雷达功率分布,相比于传统算法,控制发射方向图非目标区域的波束能量分布方面有5 dB的改善;此外,在接收端形成的接收方向图波束能量也更为集中,且在多个干扰位置均产生了–50 dB以下的零陷,具有很好的干扰抑制效果。

基于FBMC信号的低截获雷达通信一体化波形设计

针对正交频分复用(OFDM)雷达通信一体化波形方案中循环前缀引起的弱回波掩盖问题和敌方战场低截获概率问题,该文提出了基于滤波器组的多载波偏移正交幅度调制(FBMC-OQAM)的低截获雷达通信一体化波形设计方案。分别构建FBMC雷达通信一体化波形与目标检测概率、通信信道容量之间的数学模型,在保证一定系统雷达与通信性能的条件约束下,设计最小化系统总发射功率联合优化问题,优化各个子载波发射功率分配方案。该算法利用测量值和信道状态信息,对下一个脉冲的发射波形参数进行优化设计,实现自适应传输。此外,从平均模糊函数角度分析了FBMC作为雷达信号的可行性和优势。仿真结果表明,与等功率分配方案相比,该文提出的功率分配方案可有效降低一体化系统总发射功率,从而实现低截获性能,并且FBMC波形可有效降低循环前缀引起的距离旁瓣,提高雷达分辨率与信息速率。

几种常用AESA多功能雷达低截获概率波形的仿真设计

介绍了低截获概率(LPI)雷达波形设计的一般要求,分析了有源电子扫描阵列(AESA)多功能雷达的工作方式以及功能特点,仿真设计了线性调频信号、相位编码信号、复合调制信号的低截获概率波形。

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。

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。

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。