ESM中改进最近邻算法的分频段辐射源识别.pdf

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1、Vo1.39.No.8火力与指挥控制第39卷第8期Aug,2014FireControl&CommandCon~ol2014年8月文章编号:1002—0640(2014)08—0065—05机载RWR/ESM中改进最近邻算法的分频段辐射源识别王睿甲,王星,程嗣怡,周东青(空军工程大学航空航天工程学院,西安710038)摘要:当前战场环境复杂,机载RWR/ESM要求对辐射源快速识别。由于机载RWRIESM设备计算能力有限,传统识别中采用的线性匹配算法耗时长,已经不适应当前战场环境。结合RWR设备的分频段体制提出分频段划分雷达样本库,库内采用频率优先最近邻算法以降低计算时间。仿真

2、对比了改进最近邻分频段方法与线性匹配方法的计算时间,结果表明了该方法的有效性。关键词:RWRfESM,分频段,最近邻,辐射源识别中图分类号:TN97文献标识码:AImprovedNearestNeighborMatingAlgorithminRadarEmitterRecognitioninAirborneRWR/ESMWANGRui-jia,WANGXing,CHENGSi-yi,ZHOUDong-qing(AeronauticsandAstronauticsEngineeringCollege,AirForceEngtneeringUniversity,Xi’an7100

3、38,China)Abstract:Theelectromagneticenvironmentsofwar—fieldareintricateandcomplex,RWR/ESM(RadarWarningReceiver/ElectronicSuppoaMeasure)mustrecognizetheradaremittersignalinshorttime.BecausethecomputingabilityofRWR/ESMislimitedbythehardware,thetraditionallinermatchingalgorithmofradaremitterre

4、cognitionneedsalongtime,whichcannotadapttotheelectromagneticenvironmentsofwar-field.RWRsystembasedonfrequencydividingreceiverwhatcanbeusedtotheradarsampledatabaseandusenearestneighboralgorithmtodecreasethecomputingtime.Comparedthecomputingtimeofthetraditionlinermatchingalgorithmandnearestne

5、ighbormatingalgorithmasfrequencyatfirst,theresultsofsimulationshowsthatthefrequencyfirstnearestneighbormatingalgorithmiseficient.Keywords:RWR/ESM,frequencydividing,nearestneighboralgorithm,radaremitterrecognition识别算法耗时长,已经不适合于现代复杂电磁环境。引言本文基于RWRfESM前端分频段接收体制,提RWR/ESM(雷达告警器/电子支援)设备是各出对机载RWR/E

6、SM雷达样本库分频段划分,形成型作战飞机上的重要电子对抗设备,用于实时接收频率索引的各个雷达样本子库,并且在子库中采用敌方雷达辐射信号,通过快速处理和分析,以测定最近邻算法以提高辐射源识别速度。文中分别分析敌方辐射源相对于我机的方位以及对敌辐射源的了传统线性匹配识别性能和最近邻分频段识别性识别与威胁判断,然后提供告警并进行干扰引导。能,并进行了仿真分析。现代空战中电磁环境复杂,呈现出高复杂度和1RWR/ESM辐射源识别概述高密度⋯1。机载RWR/ESM系统,通常工作频段为2GHz~18GHz,接收机在该频段宽开,要求对辐射源目前机载RWR/ESM设备由于处理能力有限,进行实时

7、告警,由于其计算能力有限,传统的辐射源前端接收机均采用分频段体制。在2G~18G频段内收稿日期:2013—06—05修回日期:2013—08—07基金项目:陕西省自然科学基金资助项目(2o12JQ8O19)作者简介:王睿甲(1990-),男,陕西成阳人,硕士研究生。研究方向:电子对抗理论与技术。·65·(总第39—1368)火力与指挥控制2014年第8期分为2个一4个通道,各通道覆盖带宽相同[z-,分时/Dli]=zeros[]i=1,⋯,,n;使用信号处理机,目的是稀释脉冲流密度并降低后Step2:求

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