復(fù)雜環(huán)境下多參數(shù)雷達(dá)信號分選算法研究.pdf

1、雷達(dá)信號分選是電子戰(zhàn)中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，其分選水平的高低是衡量雷達(dá)偵察系統(tǒng)信息處理技術(shù)先進(jìn)程度的重要標(biāo)志。隨著雷達(dá)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，具有多參數(shù)隨機(jī)捷變、跳變等技術(shù)的多功能多用途的現(xiàn)代軍用雷達(dá)大量部署，信號特征參數(shù)空間存在嚴(yán)重交疊，破壞了分選所能利用的信號規(guī)律，導(dǎo)致傳統(tǒng)信號分選方法性能急劇下降，甚至失效，對當(dāng)前雷達(dá)信號分選技術(shù)提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在當(dāng)前復(fù)雜電磁環(huán)境下，特征參數(shù)交疊的多體制雷達(dá)信號的邊界劃分成為了亟需要解決的問題。
　　

2、 針對傳統(tǒng)分選算法“非此即彼”的硬分類分選方式忽略交疊樣本類屬的中介性，對交疊樣本不能進(jìn)行有效劃分的問題，本文首先提出了基于云模型聯(lián)合幾何覆蓋算法的雷達(dá)信號分選方法，該方法充分考慮了雷達(dá)信號特征參數(shù)交疊嚴(yán)重、噪聲污染及測量誤差影響等不確定因素，能夠快速解決工作方式復(fù)雜多變的雷達(dá)信號的分選問題，并且克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分選算法存在的局部極小以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定等問題，從而更加適應(yīng)當(dāng)前雷達(dá)偵察環(huán)境。
　　 采用脈內(nèi)特征參數(shù)減小輻射源信

3、號參數(shù)空間的交疊概率也是近幾年的研究重點(diǎn)，因此有人就提出了基于時頻原子的信號識別方法，對各雷達(dá)信號通過超完備時頻原子庫匹配時頻原子作為特征參數(shù)，但時頻原子庫中原子數(shù)量巨大，復(fù)雜度較高，不能滿足快速分選的要求。因此本文提出了一種基于最優(yōu)判別原子的雷達(dá)信號分選識別方法，從分類的角度提取特征參數(shù)，改變傳統(tǒng)基于時頻原子信號分選識別方式，降低了信號分選復(fù)雜度，并且與云模型覆蓋算法分類器相結(jié)合，分別針對不同類別雷達(dá)信號和同類信號不同參數(shù)情況進(jìn)行了仿