基于直方图和脉冲关联的抖动信号分选算法

针对传统抖动信号分选算法在当前高密度信号环境下进行分选时,存在实时性差、分选精度低的问题,提出了一种基于直方图和脉冲关联的抖动信号分选算法。该算法首先通过直方图得到PRI(脉冲重复间隔)的统计值;然后利用累积判别判断是否进行下一级累积,对于不需要再进行累积的利用联通加权策略求得该PRI值;最后通过脉冲关联算法来抽取出该抖动信号的脉冲序列。仿真结果表明,利用该方法分选脉冲丢失2%、干扰脉冲占10%的抖动脉冲序列的平均准确率在90%左右,平均漏选率低于9.8%,并且具备较好的实时性。

基于脉冲关联的雷达信号重频分选算法

在重频直方图分析方法基础上,根据时差脉冲对之间的相关性,提出并分析了一种新的雷达脉冲重频分选算法。该算法在统计脉冲时差直方图的同时记录脉冲序号信息,改进了传统重频直方图只能用作重频分选前的辅助分析方法的缺点。与传统的重频分选方法相比,本文提出的方法实现简单、分选效率高、可靠性好,能够适应复杂信号环境和复杂重频体制雷达脉冲的分选要求。通过计算机仿真验证了该算法的性能。

一种基于关联脉冲对的动态直方图分选算法

针对现有分选算法在复杂电磁环境下准确性与效率降低的问题,提出了一种基于关联脉冲对的动态直方图分选方法。该方法首先对到达时间差进行固定箱长统计,将高于检测门限的相邻箱进行合并,得到动态直方图统计结果,估计出潜在PRI(pulse repetition interval)。对潜在PRI对应的关联脉冲对进行分析,剔除虚假PRI并估计出真实PRI的抖动量。最后,再依据PRI参数完成脉冲序列搜索,实现对雷达信号的分选。仿真实验表明,该方法在较低的到达时间差级数条件下,对多部复杂PRI调制信号的分选准确率达到95%,能够对复杂电磁环境下的雷达信号进行有效分选。

随机空间几何构型下物联网络攻击节点定位

物联网各节点形成的空间几何构型随机性,决定了攻击节点的空间分辨率出现较大波动,继而影响攻击节点的定位精度。针对物联网下各节点形成的空间几何构型随机性,利用节点脉冲和功率的关联属性不受空间几何构型影响的特征,设计一种攻击节点定位算法。定位算法检测节点脉冲信号,设计最优功率关联算法,关联功率与脉冲的属性。通过关联属性构建节点距离测算定位方法。实验结果表明:文中的物联网攻击节点定位方法,在低、中、高阶三种攻击特征形式下,可以实时准确定位攻击性节点位置,具备较强的实用性。