探索复杂体制雷达辐射源信号分选模型与算法研究

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时间:2019-03-10

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1、西南交通大学博士学位论文复杂体制雷达辐射源信号分选模型与算法研究姓名:普运伟申请学位级别:博士专业:交通信息工程及控制指导教师:金炜东;胡来招20070301西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要雷达辐射源信号分选是电子侦察信号处理的关键环节,直接影响着电子侦察设备性能的发挥并关系到战争的后续作战决策。长期以来,人们主要依靠到达时间(TOA),载波频率(RF),脉冲宽度(PW),脉冲幅度(PA)以及到达方N(DOA)五个经典参数实现脉冲列去交错处理,这在只有常规体制雷达且辐射源数量不多的情况下可取得满意的分选效果。但随着现代电子战的激烈

2、对抗,电磁威胁环境的信号密度已高达百万量级,且在所部署的雷达中,具备滑变、跳变、甚至随机捷变多数信号参数能力的新型复杂体制雷达已成为主流。如此密集、复杂、多变的信号环境造成了脉冲的大量丢失以及信号参数空问的严重交叠,极大破坏了分选所利用的信号规律性,导致构建在上述五参数基础上的传统分选方法性能急剧下降,甚至完全失效。辐射源信号分选,特别是针对各种新型复杂体制雷达的信号分选己成为电子侦察信号处理的严重瓶颈,并成为进一步提高电子对抗装各性能所必须解决的关键问题。为此,本文针对未知雷达情形,从雷达辐射源信号特征提取与性能分析、新型分选模型与算法

3、设计、分选结果的置信度评价三个重要方面对复杂体制雷达辐射源信号分选的相关理论问题展开了深入讨论和研究。其主要工作和研究成果如下:1.为降低经典五参数组成的信号空间的交叠程度,提出瞬时频率(IF)派生特征和模糊函数主脊(AFMR)切面特征提取算法,以便提取和补充新的分选参数,构建更为有效的分选特征向量。复杂雷达辐射源信号多为非平稳信号。针对这一特点,本文对瞬时自相关算法进行改进.用于提取信号的IF特征。在此基础上.提出一种基于级联归一化处理的IF派生特征提取方法,对IF作进一步的特征提取,从而得到能较好描述信号脉内调变差异、且具有一定抗噪性

4、能的IF派生特征。基于层次决策和核模糊聚类的分类实验验证了所提方法的可行性和有效性。模糊函数提供了有关信号结构信息较为完整的描述。文中提出一种基于分数自相关运算和矩描述方法的AFMR切面特征提取算法。所提取的特征描述了AFMR走向、AFMR切面分布重心及有效惯性半径,不仅具有良好的类内聚敛性和类间分离能力,且具有较好的抗噪性能和一定区分同类型调制信号的能力。第ll页西南交通大学博士研究生学位论文2.针对复杂体制雷达辐射源信号特征分布形式复杂、类边界归并突出的问题,提出两种基于核方法的聚类分选模型,并对其中涉及的各种相关理论问题展开详细而专

5、门的讨论。第一种分选模型以核硬聚类算法为基础。在该模型中,设计了基于相似性测度的有效性指标以自动探测脉冲流中的辐射源数目.提出栅格异常脉冲识别方法以检测噪声脉冲干扰,并在分选后处理中引入小类别清理概念以控制分选虚警率。同时,对模型与算法并行运行的可能性进行初步探讨,给出一种可能的运算模式。第二种核分选模型采用模糊处理方式,以便更有效地处理复杂类边界的问题。首先,将原空间中的一些著名有效性函数进行核化推广,提出具备有效性评价的核模糊聚类算法作为分选算法的原型。其次,提出基于类归属的异常脉冲识别方法。并结合核化有效性函数构建了新的更为合理的分

6、选有效性准则。最后,引入模糊置信度评价分选所得各辐射源类的聚散程度。考虑辐射源数量、截获脉冲总数、脉冲漏失率、单列截获脉冲数、异常脉冲数、环境信噪比以及同类调制样式等多种影响因素,论文深入研究了上述核分选模型和不同特征组合的分选性能。结果表明,核分选模型对复杂体制雷达辐射源信号具有较好的分选效果,不仅对上述多种因素表现出较强的稳健性,且可靠分选所需的单列脉冲数也远少于传统方法。同时,实验还给出一些有关不同特征组合分选性能的有用结论,这为探索新的有效分选特征向量提供了相应的指导和依据。3.探索性地提出DOA序差检验法和DOA置信度评价指标,

7、用于检验分选结果的可分性并对其置信度进行评价。理论分析和仿真实验的结果表明,DOA序差法具有对分选所得脉冲串进行可分选性检验的能力,且其检验分辨率随脉冲数量的增加而迅速提高。DOA置信度则较好地评价了脉冲列在DOA维度上的可靠程度,可为后续辐射源识别等环节提供有关分选可靠性的信息。本文研究工作得到国家自然科学基金(No.60572143)和国防科技重点实验室基金的共同资助。关键词:信号分选:雷达辐射源信号;瞬时频率;模糊函数;分数自相关:核聚类;聚类有效性;置信度亘壹窒塑查堂堕圭堕窒皇兰笪迨塞蔓!!!夏AbstractThedeinter

8、leavingofradaremittersignalsisacrucialtechniqueinsignalprocessingofElectronicIntelligence,whichd

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