复杂环境中的辐射源信号分选技术研究

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在目前信息化时代,雷达信号分选技术已成为电子侦察系统中重要一环,对后续信号性能分析有着重要的影响。复杂环境中雷达辐射源信号分选是指从复杂交叠的脉冲信号中正确的将属于同一雷达发射的辐射源信号进行归类,由于目前复杂环境中许多无关信号的影响,如何有效的将辐射源信号分选已成为急需解决的问题。针对复杂的辐射源信号环境,本文首先进行强无关信号的陷波处理,滤除无关信号,为后续信号分选打下基础,然后研究多参数聚类预分选和单参数PRI主分选。本文所做的工作如下。1)首先针对复杂环境中的强无关信号作陷波处理,使其不影响辐射源信号的分选。文章从时域上研究了基于高斯牛顿算法的陷波器,对其收敛因子进行改进使拥有更佳的陷波特性。由于时域陷波不能处理宽带信号,接下来在空域陷波层面研究了线性约束最小方差准则,仿真表明时域和空域陷波算法可滤除大功率无关信号。2)滤波之后对脉冲信号进行参数提取来进行信号分选,本文着重研究了将三种聚类分选模型应用到多参数辐射源信号预分选中。FCM聚类算法性能比较依赖初始聚类中心,仿真表明该算法可应用到信号分选中且在信噪比较高的情况下分选效果佳、实时性好。对于FART聚类算法中的聚类超立方盒进行了研究分析,在一定的学习速率等参数设定下,同一类信号可以被快速正确的分到同一个超立方盒中,完成信号的分选。最后提出将传播吸引思想的AP聚类算法应用到信号分选中,AP算法使用将每一个信号数据看作聚类中心的思想对复杂环境中的信号进行高效的分选,对三种算法进行性能比较,可以看出AP算法相比其他两种算法分选正确率高,性能稳定。3)在多参数预分选后,本文研究了基于脉冲重复周期PRI的单参数信号主分选,对两种直方图法CDIF算法和SDIF算法的步骤和原理要进行了研究分析,仿真对比了两种算法的优缺点。针对直方图法无法去除子谐波影响的问题,本文研究了改进PRI变换法,仿真表明改进PRI变换法对于子谐波的确有着良好的抑制效果。本文在最后提出了一种改进PRI变换法和SDIF算法相结合的综合分选算法,该算法可避免子谐波并可以分选参差脉冲,仿真表明分选效果良好。
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