随着相控阵技术的快速发展与广泛应用,多功能雷达的工作模式趋于多样化、复杂化。实施快速且准确的雷达工作模式识别,对于后续威胁度分析、行为意图推理、行动决策信息生成具有重要支撑作用。以雷达信号时频图为切入点,结合基于双级路...随着相控阵技术的快速发展与广泛应用,多功能雷达的工作模式趋于多样化、复杂化。实施快速且准确的雷达工作模式识别,对于后续威胁度分析、行为意图推理、行动决策信息生成具有重要支撑作用。以雷达信号时频图为切入点,结合基于双级路由注意力机制的多尺度特征提取方法,对雷达脉冲信号时频演化特征进行精细化、层次化的提取,进而实现识别。实验结果表明,在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)环境下(SNR=-20 dB),识别准确率保持在92%左右。在脉冲丢失率和虚假脉冲率分别为10%、20%、30%的情况下,识别准确率分别达到99.36%、96.81%、90.45%。该方法在复杂环境下具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,为雷达工作模式识别提供了一种新颖且有效的解决方案。展开更多
在高斯白噪声环境下,针对双基地多输入多输出雷达点目标相对发射和接收阵列方位角DODDOA(Direction Of Departure-Direction Of Arrival)联合估计问题,提出了一种新方法.首先将点目标所在空间构建为一个关于到达角的二维密集字典,将各...在高斯白噪声环境下,针对双基地多输入多输出雷达点目标相对发射和接收阵列方位角DODDOA(Direction Of Departure-Direction Of Arrival)联合估计问题,提出了一种新方法.首先将点目标所在空间构建为一个关于到达角的二维密集字典,将各个点目标在该密集字典进行投影得到各个点目标在该字典下的稀疏表示.在稀疏性构建的前提下,采用充分挖掘信号稀疏性的加权l1范数最小化约束模型对点目标的角度信息进行求解.为了使该算法在低信噪比情况下能够更稳健地重构各点目标的二位方位角,对其权重进行了改进以达到抑制噪声的效果.展开更多
文摘随着相控阵技术的快速发展与广泛应用,多功能雷达的工作模式趋于多样化、复杂化。实施快速且准确的雷达工作模式识别,对于后续威胁度分析、行为意图推理、行动决策信息生成具有重要支撑作用。以雷达信号时频图为切入点,结合基于双级路由注意力机制的多尺度特征提取方法,对雷达脉冲信号时频演化特征进行精细化、层次化的提取,进而实现识别。实验结果表明,在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)环境下(SNR=-20 dB),识别准确率保持在92%左右。在脉冲丢失率和虚假脉冲率分别为10%、20%、30%的情况下,识别准确率分别达到99.36%、96.81%、90.45%。该方法在复杂环境下具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,为雷达工作模式识别提供了一种新颖且有效的解决方案。
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China(No.61172169)the National Natural Science Foundation for Young Scientist of China(No.61201369,61102109)
文摘在高斯白噪声环境下,针对双基地多输入多输出雷达点目标相对发射和接收阵列方位角DODDOA(Direction Of Departure-Direction Of Arrival)联合估计问题,提出了一种新方法.首先将点目标所在空间构建为一个关于到达角的二维密集字典,将各个点目标在该密集字典进行投影得到各个点目标在该字典下的稀疏表示.在稀疏性构建的前提下,采用充分挖掘信号稀疏性的加权l1范数最小化约束模型对点目标的角度信息进行求解.为了使该算法在低信噪比情况下能够更稳健地重构各点目标的二位方位角,对其权重进行了改进以达到抑制噪声的效果.
