搜索结果: 1-13 共查到“信息与通信工程 雷达辐射源”相关记录13条 . 查询时间(0.107 秒)
雷达辐射源信号分选是电子侦察系统、威胁告警系统的关键步骤.针对现有基于模糊函数的复杂体制雷达辐射源信号分选方法信息利用率低、易受噪声影响等问题,提出一种基于模糊函数等高线的分选新方法;首先,对信号的模糊函数进行高斯平滑处理并绘制其等高线作为进一步的特征提取对象;其次,从图像处理的角度提取正外接矩和方向角作为雷达信号分选的特征向量;最后,用核模糊C均值聚类算法对特征向量进行分选。
针对现有融合识别算法难以兼顾信息完备性和节点通信数据量的问题,提出一种基于信号稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法.该方法将接收信号投影到稀疏域并进行压缩,从而在稀疏域完成融合,最后利用融合后的稀疏系数进行识别.该方法既降低了通信数据量,又较好地保证了信息的完整性.仿真实验表明,相对于单一传感器和决策级融合,所提出的方法可有效提高信号识别性能.
辐射源个体识别是电子战领域的研究热点。针对时变信道下波形已知的雷达个体分类问题，基于似然比检验提出一种稳健的局部相关检测方法。该方法利用雷达波形中差异度较大的部分生成参考波形，构建假设检验模型进行信号分类，并通过比例因子调节参考波形的差异显著性。仿真实验表明，随着参考波形差异显著性增强，本方法识别性能明显优于直接最大似然比方法，具有较好的抗多径性能。
基于多集典型相关分析的雷达辐射源指纹识别
辐射源指纹识别 模糊函数 多集典型相关分析 多集判别典型相关分析 特征融合
2013/11/2
为了提升雷达辐射源指纹识别系统的性能,提出了一种基于多集典型相关分析的辐射源指纹识别新策略．首先抽取辐射源信号的模糊函数多普勒切片作为初始特征，继而利用多集典型相关分析实现了表征能力不同的各切片间的特征融合与冗余消除，而进一步推广得到的多集判别典型相关分析在保持较低典型向量阶数的同时还可获得更优的识别性能．由于采用多集策略进行切片特征的直接融合，模糊函数加多集典型相关分析法不仅避免了代表性切片法中...
随着雷达技术的发展，雷达体制的多样性和雷达信号的复杂性对雷达辐射源信号识别技术提出了严峻的挑战。循环双谱抗噪性能强，且包含了丰富的信息，能用于识别雷达辐射源信号。但是其数据量庞大，而循环双谱对角切片法丢失了大部分信息。证明了循环双谱的对称性和周期性，提出了局部轴向积分循环双谱。该方法首先计算信号的循环双谱，然后在两个谱频率构成的平面上沿平行于谱频率轴的直线积分，最后用Fisher判决率（FDR）选...
基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别
脉冲样本图 VaGue集 辐射源识别 投影
2014/4/15
针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别，提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题，不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题，而且无需传统方法的特征提取过程，简化了处理环节。另外，基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别，因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的，为...
基于小波脊频级联特征的雷达辐射源信号识别
小波脊 瞬时频率 辐射源信号识别 小波原子
2010/8/26
为识别复杂体制雷达辐射源信号,提出了一种基于小波脊频级联特征提取的信号识别方法. 该方法采用新的小波原子和脊线检测策略提取信号的脊频特征,并提取其级联特征作为信号识别向量. 仿真结果表明,采用级联特征能有效地识别辐射源信号,当信噪比为5 dB 时,识别率达95%以上. 与传统小波和现有方法相比,所提出的方法具有更好的信号识别效果.
一种新的未知雷达辐射源聚类分选方法
聚类 数据势场 电子战
2009/7/7
未知雷达信号的分选一直是雷达对抗情报处理中的难题。因此，提出了一种新的基于数据势场聚类的未知雷达信号分选方法。该方法无需预先指定分类数，利用信号参数之间的关联性自动进行聚类，以此达到分选的效果。同时方法适宜于处理大量数据，对噪声影响不敏感，无需先验知识支撑。最后，通过计算机仿真验证了该方法的可行性和有效性。
针对运动雷达辐射源的信号特性，提出了一种基于模糊函数代表性切片特征优化的个体识别算法。首先抽取模糊函数的“近零”频偏切片作为辐射源的代表性特征子集，从而保留了运动雷达辐射源信号的稳定个性特征，然后利用直接判别比准则在代表性切片上进行核点排序，以选择最具有判别力的特征。对美国海军实验室仿真雷达数据和实测运动雷达辐射源数据的实验均表明，本文算法不仅有效地解决了现有的模糊函数全平面优化法的计算问题，而且...
一种基于Spectrum原子的雷达辐射源信号识别方法
信号识别 雷达辐射源 Spectrum原子
2009/4/3
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...
基于条件证据理论的雷达辐射源识别方法
随机集 随机条件事件 灰关联度
2009/1/23
基于观测证据与先验信息和谐的思想，利用条件证据理论，提出了一种融合先验信息的雷达辐射源识别方法．首先将雷达辐射源观测数据通过灰关联分析表示为D-S数据的随机集形式，然后计算观测证据与先验知识之间的和谐度，最后利用条件证据理论将需要融合的证据进行组合．该方法可在复杂战场环境下充分利用不同来源的信息，提高雷达识别的可靠性．
基于加权K-近邻法和SVC的雷达辐射源信号识别
信号处理 雷达辐射源信号识别 支持向量聚类 K-近邻法
2013/7/31
为提高支持向量聚类法对分布复杂、不均匀雷达辐射源信号样本聚类的正确率，提出一种结合剪辑近邻法、K-近邻法和支持向量聚类的无监督分类新方法。先采用支持向量聚类对所有未知样本作预分类，再按照一定的剪辑规则剪掉错误类别，最后利用K-近邻法对剪掉的样本按各已知类别不同分布进行加权分类。IRIS数据和辐射源信号聚类实验结果表明，此方法能平衡数据样本各局部分布，获得全局最优聚类分配。