【摘要】：雷達信號分選在電子對抗領域中扮演著重要的角色,同時也是被動雷達導引頭一個重要組成部分。雷達信號分選完成在復雜的電磁環(huán)境下目標雷達的偵察和特征參數(shù)的提取。雷達信號分選效果的好壞直接影響雷達偵察系統(tǒng)的性能。隨著電磁信號環(huán)境的復雜多變、雷達信號的多種多樣、脈沖流密度的增加以及容差選擇問題導致單參數(shù)雷達信號分選算法遇到瓶頸,慢慢地向多參數(shù)聚類分選算法進行演進。本文對常見的雷達信號分選算法進行介紹,并著重研究多參數(shù)聚類分選算法中的模糊聚類分選算法和支持向量聚類算法。模糊聚類分選算法是多參數(shù)聚類算法中應用比較廣泛的分選算法,然而模糊相似矩陣的運算量跟信號類型的判別是模糊聚類算法面臨的主要難題。針對模糊聚類分選算法中模糊相似矩陣計算量隨著脈沖流密度增加而膨脹增加問題,本文提出了特征樣本抽取法,利用特征數(shù)據(jù)代替全部數(shù)據(jù)進行模糊相似矩陣計算。由于模糊聚類算法可以放大雷達信號參數(shù)之間的差異性,導致捷變雷達信號劃分成多個聚類中心集合,從而脈沖重復周期無法進行正常提取。在此基礎上提出了脈沖重復周期匹配法,根據(jù)基波以及多次諧波關系可以判斷不同聚類中心的脈沖流是否屬于同一個脈沖雷達信號,完成脈沖重復周期的提取。由于抖動雷達信號和滑變雷達信號具有相似的雷達信號變化規(guī)律,模糊聚類算法在進行信號判斷時容易出現(xiàn)誤判。在此基礎上提出脈沖重復周期二次處理法,根據(jù)相鄰脈沖重復周期差值出現(xiàn)峰值的數(shù)目完成兩種信號類型的判決。支持向量聚類算法是種更精準的分類方式,此算法是將雷達數(shù)據(jù)點映射到高維空間,對高維空間的樣本數(shù)據(jù)點進行聚類判斷。針對簇標定過程中非支持向量數(shù)據(jù)點的劃分問題,在雙質心簇標定算法的基礎上提出改進方法,利用支持向量點、非支持向量點跟雙質心構建的向量關系進行判斷,仿真實驗表明改進算法提高了非支持向量點劃分的準確度,并降低了對高斯核函寬度數(shù)值選擇的敏感度。
【圖文】：

天線接收來自電磁環(huán)境中的雷達脈沖信號，得到目標雷達的參數(shù)特征信息。本章從雷達達信號主分選算法，并對算法的適用范圍描述字們所接收到的雷達脈沖信號為一個脈沖序列定的雷達特征信息參數(shù)。雷達特征信息參間(TOA )、脈寬(PW)、脈沖重復間隔(PR的變化規(guī)律及變化范圍等；空域參數(shù)信息：參數(shù)信息[68]。將雷達信號的到達時間(TOA )、脈寬(PW)五維參數(shù)信息稱為脈沖描述字，簡稱PDW

圖 2.6 滑變雷達信號的脈沖重復周期變化規(guī)律示意圖號主分選算法基礎選算法可以分為兩部分，分別為預分選過程和主分選算法的預分選過程根據(jù)載頻、脈寬等參數(shù)信息進行分度。以載頻為例，首先進行基準脈沖的選擇，，將第一，同時設定載頻這一維參數(shù)的容差范圍。由于雷達信沖的載頻與基準脈沖的載頻進行比對。如果當前脈沖差范圍內，則認為當前脈沖與基準脈沖具有相同的載沖歸類同一脈沖集合，并依次將剩余脈沖與基準脈沖，重新選擇基準脈沖，重復以上操作。在預分選過程容差設置過小，會導致屬于同一部雷達信號的脈沖錯大，會導致不屬于同一個信號的脈沖誤分到同一個類預分選過程中同樣起著關鍵性作用，但是由于參數(shù)測
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN957.51

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本文編號：2688422