雷達(dá)輻射源信號(hào)特征評(píng)價(jià)研究.pdf

1、雷達(dá)輻射源信號(hào)的分選識(shí)別是電子戰(zhàn)支援、電子攻擊和電子防護(hù)中的重要處理過程，是掌握電子戰(zhàn)戰(zhàn)場(chǎng)信息控制權(quán)、贏得戰(zhàn)場(chǎng)主動(dòng)權(quán)和戰(zhàn)爭(zhēng)制勝權(quán)的關(guān)鍵。而隨著新型體制雷達(dá)逐漸成為電子對(duì)抗的主力軍，電子戰(zhàn)環(huán)境日趨復(fù)雜，加之隨著反輻射武器和定向能武器的加入，各種干擾加劇，這些都導(dǎo)致傳統(tǒng)的分選識(shí)別技術(shù)面臨現(xiàn)代電子戰(zhàn)信號(hào)的復(fù)雜環(huán)境和電子對(duì)抗對(duì)雷達(dá)信號(hào)分選處理機(jī)研制方面的雙重挑戰(zhàn)，以及現(xiàn)代電子戰(zhàn)對(duì)實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性的要求越來(lái)越高，基于常規(guī)五參數(shù)(載頻、脈沖到

2、達(dá)時(shí)間、脈沖幅度、脈沖寬度、脈沖到達(dá)方向)進(jìn)行分選識(shí)別已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代電子戰(zhàn)電磁環(huán)境。如何設(shè)計(jì)合理和有效的評(píng)價(jià)指標(biāo)以及綜合評(píng)價(jià)模型，以挑選分選識(shí)別能力優(yōu)的所謂“第六參數(shù)組”來(lái)彌補(bǔ)傳統(tǒng)五參數(shù)不足的問題具有非常重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文從復(fù)雜度、可分性和穩(wěn)定性三個(gè)方面來(lái)設(shè)計(jì)雷達(dá)輻射源信號(hào)特征評(píng)價(jià)指標(biāo)，確立以模糊物元分析法為基礎(chǔ)的綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)復(fù)雜體制雷達(dá)輻射源信號(hào)特征評(píng)價(jià)進(jìn)行研究。本文的主要工作和研究成果如下：
　　1、對(duì)

3、國(guó)內(nèi)外雷達(dá)輻射源信號(hào)特征評(píng)價(jià)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行概述和分析，并指出需要解決的問題，同時(shí)給出雷達(dá)輻射源信號(hào)特征評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)模型。
　　2、分析和改進(jìn)了小波包特征提取算法，闡述和分析了瞬時(shí)頻率派生特征和時(shí)頻原子特征提取算法。其中針對(duì)小波包特征維數(shù)偏高，某些維的特征受噪聲干擾嚴(yán)重產(chǎn)生“空包”以及特征間有冗余的問題，基于ReliefF算法和相關(guān)度檢測(cè)剔除空包、減少冗余和選擇分類能力強(qiáng)的特征維，從而降低特征維數(shù)和提高正確識(shí)別率。對(duì)常規(guī)信號(hào)、線性調(diào)頻信

4、號(hào)、非線性調(diào)頻信號(hào)、二相編碼信號(hào)、四相編碼信號(hào)、二頻率編碼信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，實(shí)驗(yàn)表明算法的改進(jìn)是有效的。
　　3、基于復(fù)雜度、可分性和穩(wěn)定性三個(gè)方面設(shè)計(jì)輻射源信號(hào)的特征評(píng)價(jià)指標(biāo)，給出特征評(píng)價(jià)指標(biāo)的理論架構(gòu)、模型和實(shí)現(xiàn)算法。其中包括特征提取算法的時(shí)間復(fù)雜度(漸進(jìn)時(shí)間復(fù)雜度和實(shí)際耗費(fèi)的時(shí)間資源曲線面積)，特征的空間復(fù)雜度(Fisher判別率、特征效率、最小生成樹邊界復(fù)雜度、基于LOO的1NN的錯(cuò)誤率、基于1NN的非線性，基于線性分類器

5、的線性可分性、基于線性分類器的非線性和特征維數(shù))，可分性，穩(wěn)定性(噪聲水平下正確識(shí)別率的穩(wěn)定性，分類器水平下正確識(shí)別率的穩(wěn)定性，噪聲和分類器交互作用下正確識(shí)別率的穩(wěn)定性，特征值隨噪聲變化的穩(wěn)定性、特征值隨載頻變化的穩(wěn)定性和特征值隨采樣頻率變化的穩(wěn)定性)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明指標(biāo)均有效和可操作。
　　4、基于模糊物元分析法建立雷達(dá)輻射源信號(hào)特征綜合評(píng)價(jià)模型。通過基于實(shí)數(shù)編碼加速遺傳算法的投影尋蹤模型獲取指標(biāo)的客觀權(quán)重，用模糊物元分析法分析待