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摘要:信号分选是电子侦察的重要组成部分,在愈发复杂的电磁环境中变得尤为重要.文中提出一种基于联合概率数据关联的雷达信号分选方法,该方法在信号处理的过程中将雷达参数从测量域转换到概率域,将脉冲描述字与聚类中心的距离转换为关联概率,通过关联概率来对落入关联门限内的雷达参数分别进行更新,对参数相近或交叠的雷达信号能达到良好的分选效果.文中设置12部雷达信号,分别有脉冲重复间隔(PRI)固定(常规)、PRI抖动、PRI参差、捷变频雷达,其中脉宽、到达角有参数相同的雷达,载频有参数相近的雷达,仿真结果表明,对文中设置参数,平均正确匹配率为94%....
[专利] 发明专利 CN201710027579.4
摘要:本发明属于雷达信号分选技术领域,具体涉及一种基于概率数据关联的雷达信号分选方法。本发明包括:利用在杂波环境下一个采样周期的采样数据,用逻辑法确立初始雷达参数库;对采样数据进行联合概率数据关联,把确认矩阵拆分成互联矩阵,计算联合事件概率;计算联合事件概率:计算新息协方差、目标增益矩阵以及状态估计协方差;更新雷达参数库;重复步骤,直到本次采样数据关联完毕。应用本发明可以在信噪比较低和采样数据精确度有限的情况下正确而有效地得到稳定的雷达信号参数,将采样周期内各个时刻的采样点的数据与雷达库数据进行概率互联,并对雷达库参数进行预测和更新,达到在杂波与信号共存的情况下分选出准确的雷达信号的目的。
[硕士论文] 纪风有
信息与通信工程 哈尔滨工程大学 2018(学位年度)
摘要:雷达信号分选一直都是电子战中的关键技术和研究热点。随着电磁环境日益复杂,雷达信号种类增多,雷达参数多变,信号流密度增大,会出现雷达脉冲密集,雷达参数接近,脉冲交叠,杂波干扰等现象,这些都会对雷达信号分选带来困难。本文从雷达信号分选这一电子侦察领域的迫切需求出发,对雷达信号预处理和主处理分别进行深入研究,主要研究内容概括如下:
  首先,针对不同雷达参数有相近或交叠的情况,提出了基于联合概率数据关联的雷达参数概率聚类模型,该模型将雷达参数从量测域变换到概率域,使得脉冲描述字(PDW)与不同雷达参数的误差变换为关联概率的大小。同时,当一个脉冲描述字同时落入几部不同雷达的参数门限时,通过关联概率更新雷达参数,实现了对同时关联上的雷达参数聚类中心的更新,避免杂波对聚类中心的影响,有效的提高了聚类中心值的准确性。
  其次,在雷达参数概率聚类模型的基础上进一步提出了多假设分析聚类算法,该算法是在多假设跟踪算法的基础上提出的,算法将关联到不同雷达的脉冲描述字的事件生成假设。同时对脉冲叠加情况作出合理的分析,利用脉冲叠加的一些特性,作出假设,利用雷达参数概率模型对生成的可能的雷达树参数进行更新,并且在一个假设生成后的N次参数更新后,对假设的真伪进行回溯决策,验证最合理假设,删除其它假设。仿真结果表明,算法进一步提高了聚类的正确匹配率。
  最后,对多假设分析聚类与序列差直方图(SDIF)改进算法联合分选进行研究。先对SDIF算法进行改进,提高其对抖动雷达信号的处理能力,抗杂波与干扰能力。再将雷达信号多假设分析与SDIF改进算法联合分选。经仿真验证,算法在雷达参数有交叠、存在脉冲叠加、有杂波干扰的电磁环境下,有良好的正确分选率。
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