基于平面显示的雷达脉冲分选研究

平面显示技术开启了雷达脉冲分选的新思路,但需要在显示平面上搜索特征曲线,等分离出特征曲线上的脉冲后,才能获取脉冲序列PRI(脉冲重复周期)的调制方式和大小等信息,增加了算法的复杂性。针对平面显示技术的缺点,研究了雷达脉冲序列的平面显示特性,给出了特征曲线参数与显示平面宽度及雷达脉冲序列PRI之间的关系,直接从特征曲线获取脉冲序列PRI的调制方式和大小等信息,降低了算法的复杂性。仿真试验证明了算法的正确性和有效性。

基于Eidos BSB人工神经元网络的雷达脉冲分选方法

提出了一种基于Eidos BSB人工神经元网络的雷达脉冲分选方法。仿真表明,该模型能够通过对大量带有测量误差的雷达脉冲样本进行自联想学习,完成对脉冲模式的记忆,进而实现分选功能。与其他脉冲分选方法相比,该方法具有更好的参数测量误差适应能力和更高的分选精度。

高信号密度雷达脉冲分选算法

利用脉冲重复间隔(PRI)是高信号密度环境下一种主要的脉冲分选去交错方法。文中分析了受到雷达扫描特性影响时,脉冲到达时间(TOA)测量误差对PRI估计及对脉冲分选去交错的影响,提出了一种对脉冲幅度变化不敏感的TOA测量算法和能够克服PRI误差累积的去交错算法。仿真结果表明,该算法适用于高信号密度环境,性能良好。算法已在DSP平台上实现,具有很好的实时性。

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。

基于PRI信息的雷达脉冲信号分选技术研究综述

基于脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)信息的雷达脉冲信号分选是电子侦察信号处理中的核心关键技术之一。以公开文献资料为来源,从直接搜索判定分选、直方图统计分选、PRI变换分选、平面变换分选、多方法综合应用等多个方面对该技术方向上的各种方法的原理、流程、特点、适用条件等进行了分类对比与归纳总结,指出了其所面临的巨大挑战,展现了其未来的发展趋势,为该方向上技术研究的深入推进与工程应用的优化推广提供了重要参考。

基于DSP的电子侦察信号处理技术

时代在不断的发展,电子侦察信号处理技术在不同行业中的运用越来越广泛起来。在军事领域,常见的利用电子信号干扰和破坏乙方武器装置,致使乙方的武装系统限于瘫痪的手段都是建立在电子侦察信号处理技术的基础上的。同时对于电磁频谱和电磁信息的运用,也可以有效确保我方武装系统的正常运行,并用其来追踪、定位。接下来,本文将就基于DSP电子侦察信号处理技术进行分析,希望通过本文的分析论述能够更好的为将来的处理技术提供比较清晰参考理论价值。