基于FFT的快速跳频同步信号存在性检测

提出了在宽带快速跳频通信系统中的一种基于FFT的同步信号存在性检测算法,给出了干扰环境中在频域上计算信号归一化信噪比的限幅法、相邻跳做差法、二次限幅法、限幅做差再限幅法四种方法,分别进行了理论分析、计算机仿真和性能的比较。在白噪声环境和多音干扰环境下,四种方法计算出来的归一化信噪比与理论值差别不大,误差在±3 dB内;在部分频带噪声干扰环境下,二次限幅法与限幅做差再限幅法性能基本一致,明显优于限幅法和相邻两跳做差法,改善5 dB以上,其中二次限幅法实现简单并更为实用.

突发信号盲存在性检测的两种算法

本文从频率域和广义频率域研究了复数高斯白噪声信道中突发信号的存在性检测问题,分别提出了基于频率域短时傅氏变换幅度谱熵和基于广义频率域奇异值分解的检测算法,并与时间域的短时能量算法进行了比较。仿真结果表明谱熵法具有较好的鲁棒性,特别是在低信噪比时能够获得较高的检测概率,并且受突发信号调制方式等参数的影响较小。奇异值算法与短时能量法相比更适用于采用QAM调制的突发信号。

差分跳频信号的存在性检测

提出一种利用小波奇异性检测实现差分跳频信号存在性检测的方法。利用差分跳频信号与噪声信号在波形奇异性上的差异 ,通过小波分解来获得被检测信号的奇异性检测结果并可结合 FFT运算获得的能量检测结果来判断被检测带宽内是否存在差分跳频信号。仿真结果表明 :该方法不仅可用于差分跳频信号的存在性检测 。

基于角闪烁效应的拖曳式诱饵干扰存在性检测

干扰的存在性检测是对抗拖曳式诱饵干扰的前提和基础,也是决定抗干扰效果的重要因素。本文在对拖曳式诱饵干扰原理、过程样式以及性能特点进行系统分析的基础上,详细描述了雷达波束内诱饵存所带来的角闪烁效应。基于已有关于不可分辨目标检测的研究结论,结合拖曳式诱饵干扰对抗的特点,对角闪烁信息进行了特征提取,根据特征利用方式的不同分别给出了典型的拖曳式诱饵干扰场景下复角检测法、推广正交法和GLRT法3种诱饵存在性检测方法的检测判决式。在典型干扰场景以及条件下对检测方法进行了仿真验证。结果表明3种方法在一定程度上都能够正确检测诱饵的存在,其中GLRT方法具有最好的检测性能,是一种满足应用需求背景的有效的诱饵存在性检测方法。

基于回波幅度特征的拖曳式诱饵存在性检测

诱饵的存在性检测是对抗拖曳式有源雷达诱饵干扰的前提,也是决定抗干扰效果的重要因素。该文基于雷达波束内诱饵存在导致的回波幅度特征变化,通过提取诱饵存在/不存在两种情况下雷达接收信号的幅度特征差异,推导了两种条件下雷达观测幅度的条件概率密度函数,在此基础上提出了基于回波幅度特征的广义最大似然存在性检测方法。结合不同干扰场景仿真验证了该方法的有效性。

基于复数指示角差异的多基地雷达密集多目标存在性检测

对密集多目标的探测是当前雷达技术领域所面临的前沿课题和紧迫任务,而准确判别密集多目标存在与否是进行其它处理的前提和基础。该文在分析基于复数指示角差异的单基地雷达密集多目标存在性检测方法的基础上,将其扩展到多基地雷达情况,设计了一个多基地雷达密集多目标存在性检测器,并在多个战情下进行仿真试验,分析了信噪比、传感器数量、目标和传感器部署等因素对检测性能的影响。仿真结果显示,在相同信噪比情况下,多基地雷达比单基地雷达具有更好的多目标存在性检测性能。

利用复单脉冲比的群目标存在性检测算法

详细推导单目标和群目标条件下单脉冲比的统计特性,根据其本质差异提出基于单脉冲比的群目标检测算法,在双目标条件下通过仿真分析了群目标检测性能与信噪比、目标角度间隔以及复幅度比之间的关系,得出了有益的结论。当小目标伴随大目标时不容易被检测出来;两个幅度相当的目标,相位差别越大越有利于群目标检测。群目标检测可以有效剔除"野值",为分辨与测量奠定基础。

显著目标存在性检测算法研究

显著目标检测得到越来越多的关注与研究,但用于显著目标检测的场景图像中有时并不包含任何显著目标,故由这些图像提取的显著图中只会产生虚假的显著目标,从而影响后续的处理。针对这一问题提出一种图像显著目标存在性检测方法,该方法基于中心周边直方图计算出的显著图,提取目标区域与图像中心点距离、目标区域位置分布方差、目标区域在图像边缘的分布、目标区域分布熵、图像显著图的直方图等5种特征进行分类,并利用投票的方式最终确定输入图片是否包含显著目标。基于微软亚洲多媒体图像数据库和网络图像数据库验证了本文算法的有效性,实验表明该方法的检测效果优于现有方法。

低轨卫星突发通信中MPSK信号的存在性检测

提出一种新的适合于低轨卫星突发通信系统的多相调制信号存在性检测方法,并完成其理论推导和仿真验证.针对应用,进行了检测概率和虚警概率的性能仿真.新方法使用E[(I2+Q2)2]作为检测量,具有简单的数字结构,便于星上实现.

电容检测在棋盘棋子存在性检测中的应用

将电容检测技术应用于中国象棋棋盘的棋子存在性检测中,设计具有电容可变特性的棋盘和棋子。有棋子时对应位置的电容量增大3 pF左右。通过电容量的变化,在2.57 ms内正确检测每个位置是否存在棋子。以MCS51单片机为核心,阐述了电路原理、软件流程和测试结果,实现了对战双方走棋全过程的显示、告警和记录。最终用于互联网接入的实物棋盘,实现非PC机的远程象棋对弈。

集成时频特征的拖曳式诱饵存在性检测方法

拖曳式诱饵干扰为实现角度欺骗需要通过目标机动来形成导弹、目标、诱饵三角态势,弹目距离的接近以及三角几何关系的剧烈变化导致雷达接收回波中目标与诱饵的多普勒频率呈现时变非平稳特性。传统傅里叶分析方法无法反映频率分量随时间的变化情况,易导致谱线展宽和分辨力下降,使得基于频谱展宽的干扰检测具有很大的局限性。在分析诱饵干扰特点以及时频变化特性的基础上,将目标与干扰的回波分段近似为多分量线性调频模型,利用时频分析展现频率特征随时间的演变规律,采用WVD(Wigner-Ville distribution)与霍夫变换(Hough transform)相结合的方法检测接收回波中的多分量信号峰值,结合干扰特性设计阈值门限,实现了雷达波束内拖曳式诱饵干扰的存在性检测判决。末制导典型场景下的仿真实验验证了方法的有效性。

一种新的基于能量检测的突发信号存在性检测算法

本文首先推导了复高斯白噪声信道中未知噪声方差时基于短时能量的突发信号检测算法检测概率和虚检概率的表达式。为了进一步提高检测速度,又提出了一种基于主分量分析的短时能量检测算法,能够用较少的观测数据获得与原算法相当的检测结果,在不同信噪比下对不同调制类型的突发信号进行了仿真,验证了算法的可行性和有效性。

一种简单高效的目标信号存在性检测算法

文章提出一种基于FFT幅度谱匹配相关检测的目标信号存在性检测算法,与基于FFT幅度谱的能量检测算法相结合,可以快速高效地检测出目标信号的存在与否。该算法充分利用目标信号的各种参数作为先验信息,既提高了检测准确性,又减小了运算量,实现简单并且具有良好的鲁棒性。仿真结果表明,当信噪比为-8dB时,无论干扰信号与目标信号的参数是否相同,算法的搜索成功率都可以达到95%以上。

一种新的基于RLS的突发信号存在性检测方法

准确检测观测数据中是否含有突发信号并且确定其开始和结束位置,是信号存在性检测的一个重要内容。现代通信系统中广泛使用突发信号,例如移动通信和卫星通信中常见的时分多址信号就采用突发的传送模式。

突发信号存在性自适应盲检测算法

提出了一种突发信号存在性自适应盲检测算法,采用谱方差作为检测函数,通过设置噪声函数集来跟踪背景噪声的变化,实时自适应调整门限值,然后采用长度控制与状态转换的判决机制改善检测函数的抖动对判决结果的影响,提高了突发信号的正确检测概率。仿真结果表明,所提算法与短时能量法和谱熵法相比,具有较好的稳健性,尤其在低信噪比条件下具有更好的检测性能。

基于FRFT域峰值特性的压制干扰检测算法

针对压制干扰的存在性检测问题,提出了一种适用于脉压雷达的基于FRFT域峰值特性的压制干扰检测算法。首先,从完整的雷达抗干扰系统角度考虑,提出了将压制干扰存在性检测与目标检测、干扰分类相结合的总体思路;其次,在充分分析FRFT域LFM信号和压制干扰信号峰值特性差异的基础上,选取回波信号在FRFT域的峰值阶次作为检测算法特征参数;然后,采用序贯判决算法对多段回波信号在FRFT域的峰值阶次进行判别,从而完成压制干扰的存在性检测。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性。

基于多普勒频率差的拖曳式诱饵干扰检测

诱饵的检测是拖曳式诱饵(TRAD)干扰对抗的基础。对单脉冲雷达有无拖曳式诱饵干扰下平衡鉴相器(BPD)输出角误差信号进行了推导,根据平衡鉴相器的原理,得出了目标和诱饵干扰信号间的多普勒频率差会影响角误差信号的结论。当不存在拖曳式诱饵干扰时,经低通滤波器处理后角误差信号无变化;当存在拖曳式诱饵干扰时,经低通滤波器处理后角误差信号交流部分被滤除,角误差信号发生变化。根据诱饵存在与否时角误差信号的这一差异,利用门限检测实现对诱饵干扰的检测。仿真分析了不同干扰场景下的检测性能,验证了本文方法的有效性。

一种改进的特征值-LSTM微弱信号盲检测方法

微弱信号盲检测方法中,最大最小特征值检测应用到样本协方差矩阵的信息较少,且其判决门限难以准确估计,导致信噪比较低时检测稳定性差、性能较低。针对以上问题,提出一种基于特征值-长短时记忆(eigenvalue-LSTM)神经网络的微弱信号盲检测方法,在最大最小特征值检测算法的统计量中引入平均特征值,并对检测概率、虚警概率进行了推导分析,最后将改进的统计量作为长短期记忆(LSTM)神经网络输入进行训练得到分类器。仿真实验结果表明,该方法无需估计检测门限,且在相同采样点的条件下,检测性能在-12 dB时较直接采样-LSTM方法提高了9%。因此基于特征值-长短时记忆网络神经网络方法具有更优的检测性能。

雷达极化域变焦角反组合体对抗方法:抗质心式干扰

弹载雷达是实现精确制导的重要传感器,在末制导阶段通常采用单脉冲模式以实现对目标的精确跟踪.角反射器质心干扰是应对弹载雷达跟踪的一种重要的无源干扰方式.在雷达跟踪阶段,舰船释放的角反射器与舰船位于雷达的同一分辨单元,单脉冲测量角度指向两者质心,由于角反射器的雷达回波一般强于舰船,单脉冲测角被诱偏,末制导雷达的跟踪点往往偏向角反射器.随着舰船的快速机动,二者之间的距离逐渐变大,末制导雷达会出现目标“失跟”,使得舰船得以逃脱.对抗质心式干扰本质上是解决未分辨多目标的估计问题,通常分为两步,一是检测到目标后判断是否为“目标+干扰”的混合体,二是从混叠的回波信号中准确测量目标参数.在质心干扰存在性检测方面,主要有波形类方法和统计类方法.前者通过分析目标回波的特征差异检测干扰,例如信号盒形分析、小波变换等,此类方法存在经验判决实际性能有限;后者将“混合体”视作多目标,建立单脉冲比统计模型,通过似然比检测实现干扰存在性判决,此类方法模型推导复杂,且仅适用于单个干扰情况.在目标参数测量方面,干扰抑制类方法利用目标和干扰的极化散射特性差异,通过极化滤波抑制干扰,提升单脉冲测角精度,然而需要干扰极化特性或干扰与目标幅度比等先验信息;而多目标测量方法以单脉冲统计模型为基础,构造统计量实现多目标的角度估计,例如矩估计、极大似然估计等.此类方法存在仅适用于单个干扰、依赖正确的统计模型等不足,并且需要大量脉冲精确估计统计模型参数,在实际应用中受限.舰船目标包含了丰富的散射机理,而角反组的散射机理相对单一,两者极化信息差异明显,可用于提升角反干扰的检测与抑制.然而,现有极化单脉冲测角方法均采用多通道方法处理极化信息,目标间的散射特性差异利用不够充分,实际应用时效能有限.在研究雷达极化过程中,特定极化下相邻目标的合成回波差异很大.通过极化域变焦处理调控雷达收发极化抑制角反回波,可以实现舰船目标角度的准确测量.本文针对角反组合体质心干扰,立足于极化域变焦超分辨理论,分析了极化阵列雷达的特征波束和单脉冲测角的统计分布,阐述了“舰船+角反”混合体检测以及角反干扰抑制原理;在此基础上,结合角反与舰船的极化散射特性,建立了角反质心干扰信号模型,提出了干扰存在性检测与舰船测角算法,实现了抗角度诱偏.仿真结果表明,本文所提方法测角精度可达0.1倍波束宽度,在-20 dB极化隔离度下仍可有效测量,综合质心干扰对抗成功率可达80%以上.