一种基于脉内特征的PRI变换新方法

脉冲重复间隔(PRI)变换及其改进算法是雷达信号分选领域的经典算法.随着信号环境的日益复杂,不同调制的多种雷达信号,具有交叠严重,PRI分布范围广的特点,加上脉冲抖动现象严重,使传统算法的分选能力大大减弱,甚至会出现分选出错现象.针对上述问题,对改进的传统算法进一步改进,提出一种新的变换分选算法,新方法利用脉冲的脉内特征进行脉冲预分离,大大降低了信号的复杂程度,能够适应PRI值分布在较大范围内的抖动雷达信号分选问题,并通过模拟仿真验证新算法的有效性.     

反舰导弹被动雷达导引头信号分选算法研究

为提高反舰导弹被动导引头对舰载雷达信号的分选能力,针对舰载雷达信号特征,利用改进的脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)变换算法从随机交叠的脉冲序列中分选出目标雷达的脉冲序列,实现被动雷达导引头在复杂电磁环境中对被攻击舰载辐射源的信号分选。仿真结果表明,该分选方法具有很强的实时分选能力,能够有效地抑制子谐波问题,并对抖动雷达、正弦调制雷达和滑变雷达脉冲序列具有很好的检测效果。     

反舰导弹被动雷达导引头信号分选算法研究

为提高反舰导弹被动导引头对舰载雷达信号的分选能力,针对舰载雷达信号特征,利用改进的脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval,PRI）变换算法从随机交叠的脉冲序列中分选出目标雷达的脉冲序列,实现被动雷达导引头在复杂电磁环境中对被攻击舰载辐射源的信号分选.仿真结果表明,该分选方法具有很强的实时分选能力,能够有效地抑制子谐波问题,并对抖动雷达、正弦调制雷达和滑变雷达脉冲序列具有很好的检测效果.     

一种雷达信号的综合分选方法

现代战场电磁信号环境日益复杂,仅某一种算法不能准确地分选雷达信号。文章提出了一种结合序列差值直方图算法和改进的PRI变换法的综合分选方法来估计脉冲重复间隔。仿真结果表明在复杂的信号环境中可以对雷达脉冲信号实时地进行准确分选。     

一种改进的基于PRI参数的雷达信号分选算法

论文通过对SDIF算法的深入研究,提出了一种改进的基于PRI参数的雷达信号分选算法,该算法在统计直方图的过程中引入了交叠时间箱的概念,同时还改进了检测门限的计算方法,而且在检测真实PRI值时改进了抑制谐波的方法。仿真实验表明,论文算法在抖动量不超过10%的范围内,分选正确率可达到94%以上,抗重频抖动能力明显提升。     

基于PRI熵和转移矩阵的雷达信号主分选算法

雷达信号实时分选是电子侦察的关键技术之一,针对传统主分选算法存在的缺陷,提出一种基于PRI熵和转移矩阵的主分选算法.该方法采用先整体后局部的思想,首先通过PRI熵信息找到复杂度低的区域,然后统计转移矩阵完成PRI估计,最后进行前后序列搜索.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于融合算法的多参数雷达信号分选

针对传统单一分类器在雷达信号分选中分选准确率差的问题,论文提出了利用自组织特征映射神经(SOFM)网络结合k-means算法对常规三参数(脉宽PW、到达角DOA、载频RF)进行分选。该方法主要采用先分后合的思想,意在将信号参数分成多个模块,然后对这些模块进行再组合,解决了部分参数交叠严重的问题。对同样的雷达参数,分别利用这两种单一算法和融合算法进行分选,仿真结果表明,融合算法取得了更好的分选效果。     

基于免疫进化ANN的雷达信号分选方法

介绍采用基于免疫进化算法的神经网络对雷达信号分选的实现方法。基于免疫进化算法的ANN采用全局搜索的优化方式，克服传统算法的固有缺陷，在收敛速度和性能上都有较大的提高。并用仿真结果表明，基于免疫进化算法的ANN对各种特殊体制的雷达信号分选都达到了较高的正确分选率。     

基于 PWHT 的 STLFMCW 信号检测算法磁

针对雷达情报侦察中对称三角调频连续波（STLFMCW）信号的检测问题,论文将Wigner-Hough Transform （WHT）对线性调频（LFM）信号的最优检测理论与雷达信号处理中脉冲累积的思想相结合,提出了周期WHT（PWHT）算法,并对该算法的性质进行了具体分析。同时根据STLFMCW 信号与线性调频连续波（LFMCW）信号的联系,提出了将PWHT算法用于STLFMCW信号的检测流程,最后用Matlab对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明,在相同的条件下,当信噪比为-3dB时,Pseudo Wigner-Ville变换、WHT、分数阶Fourier变换与本文算法对STLFMCW信号的检测性能都很好;然而当信噪比降到-9dB时,与其它三种算法相比,文中算法对STLFMCW信号的检测性能明显更加优越。     

基于改进离散S变换算法的常规通信信号分选识别模型

S变换由于其良好的时频结合特性,在信号处理领域受到了极大重视.论文在研究S变换基本原理的基础上,针对目前常用的离散S变换算法进行了分析,提出了改进的离散S变换算法,以减少离散S变换的运算量,实现离散S变换的快速运算,并建立了同时多目标常规通信信号分选识别模型,进行信号样式识别和参数提取.实验和算法性能分析证明了算法和模型的有效性.