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信息对抗技术 2023年第2期2卷 75-89页

作者：薛磊黄中瑞刘照龙国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037

为提升对雷达脉冲重复间隔(pulse repetition interval,pri)的分析性能,提出了一种基于周期样本图重构的雷达pri调制类型识别算法。首先,建立了雷达pri调制模型,分析了不同调制类型的信号特点;其次,利用到达时间(time of arrival,TOA)... 详细信息

为提升对雷达脉冲重复间隔(pulse repetition interval,pri)的分析性能,提出了一种基于周期样本图重构的雷达pri调制类型识别算法。首先,建立了雷达pri调制模型,分析了不同调制类型的信号特点;其次,利用到达时间(time of arrival,TOA)多阶差分序列估计了雷达pri调制周期,并基于直方图算法重构了pri周期样本图;然后,以pri周期样本图为基础,提出了5个pri调制特征实现pri调制类型识别;该方法不仅能够提升pri调制类型的识别准确率,而且对干扰脉冲特别是脉冲丢失具有很强的稳健性;最后,仿真实验表明了所提方法的有效性。

关键词：脉冲丢失脉冲重复间隔调制周期 pri周期样本图 pri调制类型识别

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基于脉冲序列重构的雷达pri调制类型智能识别算法研究

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信号处理 2024年第2期40卷 263-271页

作者：黄中瑞唐波国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037

雷达脉冲重复间隔(pri)是雷达信号的关键参数,对于雷达性能发挥起着至关重要的作用。研判雷达pri调制类型能够为雷达识别和性能分析提供重要支撑,是电子对抗领域的关键研究内容。针对现有pri调制类型识别准确率受脉冲丢失影响较大的问题... 详细信息

雷达脉冲重复间隔(pri)是雷达信号的关键参数,对于雷达性能发挥起着至关重要的作用。研判雷达pri调制类型能够为雷达识别和性能分析提供重要支撑,是电子对抗领域的关键研究内容。针对现有pri调制类型识别准确率受脉冲丢失影响较大的问题,本文提出了一种基于脉冲序列重构的雷达pri调制类型智能识别算法。首先,基于到达时间(TOA)多阶差分序列实现了pri调制周期的初步估计;其次,根据pri调制周期重构了不同脉冲序列样本;再次,对重构样本进行去均匀值预处理,并以此为输入搭建了卷积神经网络(CNN)识别pri调制类型,该方法能够减弱人工提取特征的局限性,不仅可以获取pri序列的深层特征,而且具有更强的环境适用性;最后,仿真实验表明了所提方法的有效性。在脉冲丢失率小于60%时,所提方法对于所有pri调制类型的识别准确率均在92%以上,平均识别准确率大于98%,在脉冲丢失率小于80%时,平均识别准确率在81%以上。

关键词：脉冲丢失 pri调制周期卷积神经网络 pri调制类型识别

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复杂环境下雷达信号分选算法研究

复杂环境下雷达信号分选算法研究

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作者：刘俞辰哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

雷达信号分选是雷达信号处理中的关键技术,常应用于电子对抗、电子侦察以及雷达环境频谱分析中,适用在复杂的电磁环境中快速、准确地提取辐射源的相关特征参数,并从交错的脉冲流中分选出目标雷达信号,实现电磁环境频谱分析。雷达信号分... 详细信息

雷达信号分选是雷达信号处理中的关键技术,常应用于电子对抗、电子侦察以及雷达环境频谱分析中,适用在复杂的电磁环境中快速、准确地提取辐射源的相关特征参数,并从交错的脉冲流中分选出目标雷达信号,实现电磁环境频谱分析。雷达信号分选效果的优劣直接影响整体电子对抗系统决策结果。随着现代雷达技术的发展,电磁环境愈发复杂,现有的雷达信号分选方法面临严峻的挑战。本文对雷达信号分选技术与算法进行概述,摸索新时代雷达信号分选框架,针对关键性问题,对单参数雷达信号分选算法以及脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,pri)调制类型识别与序列搜索算法展开研究。首先,研究单参数雷达信号分选算法。在复杂雷达电磁环境中,雷达信号在频域、时域以及空域上交错重叠,多参数聚类结果中仍包含多部雷达,难以将其成功分选。为成功分选各类型雷达信号,本文提出双门限序列差直方图算法,设置双门限,提高脉冲丢失情况下对固定、参差信号检测能力,在直方图结果中进行参差分析,提高参差信号搜索效率;提出多级pri箱结构,使抖动信号可以进入适合的pri箱中,增大目标信号探测概率,提高pri估计精度;针对pri大范围变化等特殊类型雷达信号,本文在多级pri箱基础上,进行平滑滤波处理,融合深度森林预测网络,预测雷达信号pri变化范围,校正pri估计值,实现特殊类型雷达信号分选。仿真结果验证了所提算法的有效性。其次,针对新颖pri调制类型导致相关雷达脉冲序列难以提取,电磁空间复杂度无法降低的问题,本文提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-directional long short-term memory,Bi LSTM)和时序相关的脉间滑变雷达信号识别与序列搜索算法。该算法直接利用到达时间多级差训练网络,通过序列搜索验证结果,依据混淆矩阵再次判别;依据识别结果选择不同时序分析模式,精准分析滑变雷达信号pri变化规律,完成脉冲序列搜索。仿真结果证明了该算法具有更高的识别准确率与更好的脉冲搜索效果。最后,为对比各算法分析其性能优劣,本文仿真简单、特殊以及复杂等电磁环境对各类雷达信号分选算法进行测试,测试证明了本文算法的优异性能。同时设计并编写雷达信号脉冲分选仿真软件平台,平台可仿真12种不同类型雷达信号,灵活生成雷达脉冲数据用于分选,或可选择导入真实数据进行分选。其内置分选算法种类丰富,包含36种分选算法组合,可横向对比算法性能,以更有效地应用于雷达信号分选技术研究。

关键词：信号分选 pri调制类型识别脉冲序列搜索仿真分选平台

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复杂环境下特殊雷达信号分选算法研究

复杂环境下特殊雷达信号分选算法研究

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作者：青松哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近年来随着新体制雷达的不断出现,电磁环境日益复杂,脉冲信号密度越来越高,侦察接收机需要短时间内接收并处理相互交叠的多种调制类型的雷达脉冲信号。为了对电磁环境中的辐射源进行分析,首先就要对这些交叠的脉冲信号进行分选,信号分... 详细信息

近年来随着新体制雷达的不断出现,电磁环境日益复杂,脉冲信号密度越来越高,侦察接收机需要短时间内接收并处理相互交叠的多种调制类型的雷达脉冲信号。为了对电磁环境中的辐射源进行分析,首先就要对这些交叠的脉冲信号进行分选,信号分选的结果直接影响着后续的脉内分析以及目标定位结果。雷达信号的脉间调制类型一般可分为五种:固定、参差、抖动、驻留转换和滑变雷达信号。其中,驻留转换和滑变雷达信号凭借其脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,pri)的随机性大大增加了雷达信号分选的难度,属于新颖特殊雷达信号。本文对复杂电磁环境下的单参数雷达信号分选算法在应对新颖特殊pri调制类型雷达信号分选问题方面进行了研究。1.对传统雷达信号单参数分选算法原理进行阐述,如常用的累积差值直方图算法、序列差值直方图算法、pri变换法以及修正的pri变换法等,并对各算法流程以及优缺点进行了详细分析。2.驻留转换雷达信号是同时具备pri驻留与pri转换两种特点的一类雷达信号。当分选驻留转换雷达信号时,由于其复杂多变的成形规律,信号子周期难以被检测;脉冲重复周期调制类型不明,脉冲序列无法成功提取;提取的多个子周期脉冲序列无法合并为一部雷达信号,造成虚警。针对以上问题,提出一种基于pri的驻留转换雷达信号的分选算法,利用双门限提高子周期检测概率,通过霍夫变换结合迭代自组织聚类判断信号是否属于驻留转换雷达,改进搜索算法提取脉冲序列,依据排列熵指标将多脉冲序列合并为一部驻留转换雷达信号。仿真实验表明,所提算法在复杂电磁环境下,可以将驻留转换雷达信号成功分选。3.脉间滑变雷达信号是一种特殊的调制样式雷达信号。在复杂电磁环境中,由于脉间滑变雷达信号的pri及其变化范围难以准确估计;多种滑变形式导致pri调制类型难以识别;即使识别出调制类型,也无法准确提取脉冲信号,导致分选失败。针对这些问题,本文利用多级箱pri变换法估计滑变雷达信号的滑变中心与滑变边界,通过基于注意力的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)识别其调制类型,根据识别结果选择对应模式的序列搜索方法提取滑变雷达脉冲信号。仿真结果证明,该算法具有较高的pri估计精度和调制识别准确率,在复杂电磁环境下能够有效地分选滑变雷达信号。

关键词：信号分选驻留转换脉间滑变 pri调制类型识别脉冲序列搜索

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