基于时频原子方法的雷达辐射源信号特征提取

针对电子战面临的高密集、信号形式复杂多变的雷达辐射源环境,提出一种全新的雷达辐射源信号特征提取方法.在过完备的时频原子库基础上,采用匹配追踪(MP)方法对信号进行时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳时频原子,为后期的辐射源信号分选和识别进行特征准备.实验结果证实了该方法的有效性和可行性,所提取的时频原子特征具有一定的抗噪性能.     

基于图像处理技术的雷达辐射源信号时频特性分析

针对常用时频分析方法对多分量雷达辐射源信号(RES)分析和处理的不足,提出一种基于图像处理技术的多分量RES时频特性分析方法.该方法通过时频分布图的平滑滤波、阈值处理和基于形态学细化等算法来提取RES自分量,在有效抑制噪声的同时,能够得到具有高分辨率的多分量RES时频图.仿真实验表明,该方法既克服了常用时频分析方法的不足,又优于时频重排方法对多分量RES的时频特性分析.     

基于时频原子方法的雷达辐射源信号无意调制特征提取

雷达辐射源的无意调制能够反映每部雷达的个体差异,是一部雷达所固有的特征。由于不同雷达辐射源具有不同的无意调制,故可将载频差异作为个体特征参数。文中通过时频原子方法,并通过建立过完备原子库来将具有相位噪声的雷达辐射源信号在原子库上作稀疏分解,最后由匹配追踪（MP）来分解结果,以提取信号中的载频。实验结果表明,在不考虑计算量影响的前提下,运用本文方法提取的载频可以有效地表征不同雷达辐射源信号的无意调制。     

免疫克隆选择算法在雷达信号时频原子分解中的应用

针对传统时频原子在雷达信号分解中计算复杂度比较高的问题,提出了一种基于免疫克隆选择算法的时频原子快速分解方法。首先将Chirplet原子库分解为小原子库,然后并行地在每一个小原子库中搜索最佳原子,搜索过程建模为多参数寻优问题,通过免疫克隆选择算法的克隆、变异、记忆、替换等操作求解最优值,最后比较每一个小原子库中的最佳原子,将相似度最大的原子作为分解的最佳原子。仿真实验表明,该方法能够用较少的时频原子表示信号,在大幅减少时频原子搜索时间的同时,有效地抑制了噪声和交叉项的干扰。     

雷达辐射源信号特征问题研究

对雷达辐射源信号特征问题进行了研究。雷达辐射源信号特征包括基本特征和个体特征两个方面。可作为基本特征的参数有雷达辐射源信号载波频率及其变化规律、脉冲重复间隔及其变化规律,在输入信噪比较高的条件下,脉内调制参数也是比较重要的基本特征参数;可作为个体特征的参数有雷达辐射源信号载波频率均值和方差、雷达辐射源信号的包络顶降和包络前后沿的变化、雷达辐射源信号的高阶统计特性。     

雷达辐射源信号快速识别综述

对现代战场的电磁环境特点进行分析,介绍了已有的几种雷达信号特征描述方式,阐述了目前的雷达辐射源信号快速识别方法及其发展方向,概述了雷达辐射源识别系统中的数据库设计研究现状.对未来进行展望,为进一步研究雷达辐射源信号快速识别技术提供参考.     

一种基于Spectrum原子的雷达辐射源信号识别方法

为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需求,该文提出了一种新的雷达辐射源信号识别方法。在过完备多尺度Spectrum原子库基础上,采用匹配追踪(MP)方法对信号进行原子分解,并通过FFT降低MP搜索过程的时间复杂性,在此基础上,对本征Spectrum原子参数进行有效降维,提取具有分类意义的原子特征向量,同步实现信号的自动分类和参数估计。实验结果表明,该方法在低信噪比环境下不仅可以获得高的信号类别正确识别率,同时具有准确的参数估计结果,证实了所提出方法的有效性。     

一种基于时频原子特征的雷达辐射源信号识别方法

提出了一种全新的基于时频原子特征的雷达辐射源信号识别方法.训练阶段,在过完备时频原子库的基础上,以类区分度为度量,提取少数最能区分不同类别信号的时频原子作为一组固定的特征;识别阶段,以原子和信号的内积的绝对值作为分类器的输入特征,采用有监督模糊自适应共振网络进行辐射源的自动识别.对5类典型雷达辐射源信号的实验结果表明,...     

基于Chirplet原子的雷达辐射源信号特征提取

特征提取是新体制雷达辐射源信号分选识别的关键技术.本文提出一种全新的雷达辐射源信号时频原子特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,采用匹配追踪(MP)方法对信号进行时频原子分解,并通过改进量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的本征Chirplet原子.实验结果表明使用更少量的Chirplet原子可以得到比Gabor原子分解更准确的特征信息,证实了本文方法的可行性和有效性.     

应用动态时间规整算法实现雷达辐射源个体识别

雷达辐射源个体识别,即识别同型号同批次的雷达辐射源,是当今电子战研究的重点课题。雷达辐射源的个体差异是由其内部各种元器件的细微差异产生的,瞬时幅度和瞬时频率能够很好地体现雷达辐射源的个体差异。基于这一事实,采用动态时间规整算法实现了雷达辐射源的距离测度。利用数据融合技术,综合考虑了瞬时幅度和瞬时频率的动态时间规整测度值,实现了雷达辐射源个体识别中的目标匹配。最后,通过仿真验证了动态时间规整算法在雷达辐射源个体识别课题中的可行性。      

图像稀疏分解中原子形成的快速算法

针对图像稀疏分解中原子生成速度慢的难题,本文提出了原子生成的一种快速算法。首先根据原子的尺度把原子分成两大类,一类是小原子,一类是大原子。在此基础上,对于小原子,由于其能量集中分布在一个小的范围,所以利用一个小范围生成的局部原子代替整个原子。对于大原子,先生成一个相对应的较小原子,然后通过插值方法生成大原子。实验结果表明,在重建图像的质量没有任何改变的条件下,当图像大小为256×256时,提出的算法使原子生成的速度提高了20多倍。     

基于Zoom-FFT改进DFT的辐射源信号载频频偏估计

为了研究辐射源的细微特征分析,针对目前主流的几种离散傅里叶变换(DFT)频偏估计算法分析载频频偏精度不够高的问题,提出一种基于细化快速傅里叶变换(Zoo-鄄FFT)的改进DFT算法。该算法先对离散采样的信号采用Candan算法进行粗估计,再将频谱峰值周围的频段进行细化放大,然后利用2N点DFT算法对残余频率精细估计。该算法综合了上述两种算法的优点,能够在适当信噪比环境下达到很好的估计精度。文中以二次雷达信号为研究对象,仿真分析验证了算法的可行性与有效性。     

基于小波包变换的雷达辐射源信号识别

为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需求,提出一种以小波包系数的能量比和标准差为特征的算法,并采用BP神经网络进行识别。仿真实验表明,该方法能在较低的信噪比条件下取得较好的识别率。     

雷达辐射源识别的多元信息融合算法研究

该文针对复杂电磁环境下侦察设备获得的雷达辐射源信息具有不完整性和模糊性的情况,通过对现代雷达侦察情报特点的分析,研究了利用多种侦察设备获得的多元信息,采用证据理论信息融合的方法对雷达辐射源进行识别。设计了辐射源属性的基本概率赋值函数,提出了辐射源属性融合、多侦察周期时域融合和多侦察设备空域融合的三级融合算法。仿真结果表明该融合算法具有优越的性能。     

一种低信噪比雷达信号分选方法

文章就低信噪比雷达辐射源信号分选问题提出一种结合FastICA和小波去噪方法的改进算法,通过仿真实验表明新算法能够有效提高信噪比,增强了信号的可识别性。文中还就算法的实现顺序分别进行了实验,并将其结果分别与FastlCA算法作了比较,证实新算法比FastICA算法性能更优越。最后,文中给出经过新算法分选后的信号能量损失比并给出相应分析。     

一种基于雷达图的雷达辐射源识别算法

在分析和考察雷达辐射源(Radar Emitter)多特征模式识别算法的基础上提出了一种基于雷达图(Radar Chart)中向量夹角余弦值的分类识别算法,借助雷达图实现了雷达辐射源空间特征向量向平面向量的转换,实现对雷达辐射源型号的自动识别,给出识别置信度.通过计算机仿真得到大于85%的正确识别率,进一步验证了算法在雷达辐射源识别工程中的可用性和可行性.     

基于A*OMP算法及其改进算法的宽带雷达信号稀疏分解

传统稀疏分解算法正交匹配追踪(OMP)算法里采用内积最大值来寻找最优原子,该方法容易陷入局部最优,为了弥补这一缺点,采用了新的算法:A*OMP算法,该算法使用A*搜索(即最佳优先搜索技术)寻找最优原子,该搜索方式寻找的最优原子具有全局最优性。实验表明相比传统OMP算法而言,该算法有效地提高了信号的重构精度。     

相位测频法在雷达信号脉内特征分析中的应用

以单载频、线性调频、BPSK和FSK信号为例,通过提取信号的瞬时相位,对雷达信号的脉内调制特征进行了分析,介绍了信号瞬时相位的提取方法,然后分别引出相位分析法和相位差分分析法的调制类型识别方法,最后对这两种方法进行了仿真分析。仿真表明,相位测频法是一种有效的雷达信号调制特征分析工具。     

几种雷达辐射源信号降噪算法比较分析

基于波形配对的雷达辐射源信号分选识别方法受噪声影响大,需要对信号进行降噪处理,降噪效果直接影响分选的准确率和实时性.首先介绍了基于快速傅里叶变换(FFT)的滤波降噪法,对4种经典滤波器进行特性分析.鉴于经典滤波法存在适用范围窄、降噪效果不理想的缺陷,又介绍了模极大值法、阈值法、小波包分析法3类基于小波变换的降噪算法,提出了以纯净信号和降噪后信号的信噪比、均方误差指标来衡量降噪效果,为小波变换降噪法的研究指明了方向.