多通道電子偵察系統(tǒng)中信號分選算法研究.pdf

1、雷達(dá)偵察從二戰(zhàn)開始到現(xiàn)在已經(jīng)有了巨大的發(fā)展,但隨著電磁環(huán)境的越來越復(fù)雜,雷達(dá)偵察也面臨著越來越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),由于復(fù)雜的電磁環(huán)境,各種雷達(dá)信號在時(shí)域或頻域上的交疊越來越明顯,這給雷達(dá)偵察帶來了極大的困難。雷達(dá)信號分選作為雷達(dá)偵察的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,也同樣面臨著巨大的挑戰(zhàn)。本文主要針對雷達(dá)偵察系統(tǒng)中的信號分選算法作出了相關(guān)研究。
　　本文首先主要研究了雷達(dá)信號到達(dá)角度(DOA)有關(guān)的估計(jì),并對此在不同天線模型下做出相關(guān)的仿真計(jì)算驗(yàn)證,介紹了

2、PDW相關(guān)參數(shù)的測量原理,并著重對頻率的測量方法進(jìn)行了研究和仿真,研究了一種基于 WVD-Hough變換的測頻方法;其次主要研究了三種聚類模型,并將相關(guān)理論引入到雷達(dá)信號分選算法中:基于自適應(yīng)共振理論的模糊聚類(FART)模型、基于模糊C均值(FCM)的聚類模型、基于自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(SOFM)的聚類模型,論文對這三個(gè)算法做出了理論分析推導(dǎo),并且對三個(gè)算法的雷達(dá)脈沖正確分選率進(jìn)行了仿真對比,仿真結(jié)果表明這幾種基于模糊處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算

3、法可以有效的對雷達(dá)脈沖信號進(jìn)行分選;最后本文對雷達(dá)信號的脈沖重復(fù)周期(PRI)工作樣式的識別進(jìn)行了研究,對幾種傳統(tǒng)的 PRI樣式識別算法進(jìn)行了對比仿真,并著重研究了一種基于特征向量提取的 PRI樣式識別算法,由仿真結(jié)果可以看出這基于種特征向量提取的算法可以有效地對PRI樣式進(jìn)行識別,并與傳統(tǒng)的直方圖法PRI樣式識別率進(jìn)行了對比。通過仿真的驗(yàn)證和比較可以看出,對于本文中研究的三個(gè)信號分選算法,在噪聲或脈沖干擾比較嚴(yán)重的情況下,還可以對接收