信号分选
信号分选的相关文献在1993年到2023年内共计460篇,主要集中在无线电电子学、电信技术、自动化技术、计算机技术、武器工业
等领域,其中期刊论文320篇、会议论文14篇、专利文献239344篇;相关期刊95种,包括系统工程与电子技术、应用科技、火力与指挥控制等;
相关会议12种,包括中国系统工程学会决策科学专业委员会第十一届学术年会、2014集对分析湖州会议、2006年雷达“四抗”新技术暨情报研究工作研讨会等;信号分选的相关文献由1019位作者贡献,包括何明浩、杨承志、张君等。
信号分选—发文量
专利文献>
论文:239344篇
占比:99.86%
总计:239678篇
信号分选
-研究学者
- 何明浩
- 杨承志
- 张君
- 郁春来
- 陈涛
- 郭立民
- 国强
- 宋新超
- 普运伟
- 王冰切
- 罗景青
- 郭利荣
- 傅雄军
- 吴宏超
- 张玉
- 张荣
- 郜丽鹏
- 韩俊
- 司伟建
- 唐波
- 张花国
- 李吉民
- 潘谊春
- 贾可新
- 何子述
- 司锡才
- 吴连慧
- 张什永
- 张国毅
- 曲志昱
- 李丞
- 李峥
- 樊甫华
- 王建涛
- 王星宇
- 王晓峰
- 秦长海
- 苏焕程
- 苑军见
- 董春曦
- 董阳阳
- 谢民
- 郑子扬
- 郭媛蒲
- 陈世文
- 韩向清
- 何佃伟
- 侯文太
- 侯长波
- 刘垒
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沈路;
赵巍;
严新文;
邓忆秋;
陈恢明
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摘要:
针对近海区域的渔船雷达信号由于电磁参数和位置密集而产生的信号分选难题,在对渔船雷达信号场景进行深入分析的基础上,提出一种基于时间序列分析的渔船信号分选算法。算法首先将全脉冲序列进行迭代移位相关,然后进行序列相关融合,最后提取信号的脉冲序列特征。仿真和实际数据验证表明,该算法可处理得到较为准确的分选结果,与传统分选算法相比显著提升了在复杂渔船背景下的信号适应能力。
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沈路;
邓忆秋;
赵巍;
刘洋;
姜珍珠
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摘要:
常规分选算法对频率、脉宽和方位较为接近的密集信号难以取得准确的分选结果,针对信号分选在复杂电磁环境下存在的错批和漏批问题,提出了一种基于模板提取的信号分选算法。算法的核心思想是利用信号脉冲时间序列的相关性提取信号的特征序列,克服了传统信号分选算法对脉冲频率、脉宽和方位参数的依赖。仿真和实际数据验证表明,该方法可提高在复杂电磁环境下的信号分选能力。
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罗威;
王良斯;
林贤斌
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摘要:
根据激光告警实际需求,开展混合激光制导信号的分选与解码研究。分析了混合激光制导信号特征,提出了混合激光制导信号分选和解码方法,编写了混合激光制导信号分选与解码软件。对PRF与PRF、PRF与PIM、PIM与PIM等三类混合信号进行了分选和解码。结果显示,利用骨架周期分析方法,能够正确分选包含PIM信号的混合信号,且分选与解码总用时较短,能够满足实际需求。
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陈梁栋;
李梦瑶
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摘要:
针对目前部分老式侦察设备采集的谱图无法利用现有算法完成跳频信号分选问题,提出一种仅有谱图信息输出的多网台信号分选工程实现方法。首先,利用信号与噪声差异,通过二维CFAR方法对谱图进行降噪,并对分裂信号进行恢复;其次,提取降噪谱图信号的出现时间、结束时间、平均电平、频率等参数,形成四维向量参数矩阵;而后利用提取参数,按照信号到达时间对多网台进行分选;最后,通过实测数据验证该算法的有效性。
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仇洪冰;
周兰兰;
周陬;
顾宇;
狄城弘
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摘要:
本文分析了两站和三站时差分选的性能和运行效率,提出了一种基于云模型的辐射源信号多站分选方法.该方法首先利用两站时差分选方法完成脉冲配对与粗分选;然后运用云模型计算各配对成功脉冲集合在时差、脉宽和载频参数维度上的隶属度,合并来自同一辐射源的脉冲集合,实现细分选;最后利用另一个云模型计算配对失败脉冲与细分选后的集合在脉宽、载频和带宽参数维度上的隶属度,归类配对失败脉冲.仿真结果表明,与现有多站时差方法相比,本文通过引入云模型合并时差粗分选结果中来自同一辐射源的脉冲集合,降低了虚警率,同时实现了配对失败脉冲的准确归类,提高了方法的鲁棒性.
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秦万治
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摘要:
传统目标雷达信号分选技术多以频率、脉宽、重复间隔分选为主。战场条件下,电磁信号密集而复杂,存在大量干扰信号,以及雷达操作员可能启用全新的工作模式,使得分选效能显著下降。与雷达干扰不同,相较于具体的目标信号调制方式,反辐射攻击对于信号角度更为关注。针对该应用特性,提出一种空间角度聚类优先条件下的目标分选方法。角度信息仅取决于目标和导引头相对位置关系,通过角度聚类完成目标脉冲分堆,不受信号调制样式影响,原理上具备更强的复杂电磁环境适应能力。
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洪淑婕;
孙闽红;
王之腾;
仇兆炀
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摘要:
针对现有雷达信号分选方法在脉冲丢失、脉冲参差及参数估计误差大等复杂电磁环境下分选性能下降这一不足,提出基于卷积降噪自编码器的雷达信号智能分选方法。该方法将其他脉冲序列视为噪声,目标脉冲序列视为待提取的数据。首先将脉冲序列的到达时间进行编码,并将其转化为二进制编码向量,将编码向量输入卷积降噪自编码器学习目标脉冲序列的内部时间模式,再用训练后的网络对混合脉冲序列进行分选,提取出目标脉冲序列。仿真结果表明,在考虑漏脉冲率、参差脉冲率、TOA估计误差、信噪比等参数变化及存在多功能雷达信号的复杂电磁环境下,该方法的分选正确率均明显优于基于TOA参数的传统方法和使用脉内特征的深度学习方法,证明了该方法的有效性和优越性。
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刘峻臣;
胡进
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摘要:
针对现有雷达信号预分选方法对参数捷变雷达信号分选准确率不高的技术难题,提出了一种基于深度学习算法的全连接神经网络与时域校验的雷达信号预分选方法.该方法首先提取雷达数据库中已知雷达信号的载频、脉宽和脉内调制信息作为单脉冲分选特征,使用全连接神经网络完成单脉冲的识别.为了避免神经网络将未在雷达数据库中的信号(未知雷达信号)识别为已知雷达信号,在神经网络的输出层中加入置信度神经元生成置信指数,将置信指数低于阈值的判定为未知雷达信号进行剔除.最后根据分选结果调用雷达数据库中对应的时域信息(脉冲重复间隔),进行时域校验,完成雷达信号预分选.仿真结果表明,该方法在不同信噪比环境下对参数捷变雷达信号有较高的分选准确率,并且能有效剔除未知雷达信号.
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纪风有;
陈志勇
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摘要:
信号分选是电子侦察系统的组成部分之一,在愈发复杂的电磁环境中变得非常重要.文中提出一种基于多线程并行处理的高低重频信号分选方法.该方法在处理过程中将高低重频雷达信号分别处理,并利用线程间的通信结果对输入的脉冲描述字(pulse description word)进行筛选过滤.利用流式处理的思想,剔除高重频雷达信号的同时,做到了对可能存在的低重频雷达脉冲描述字的累积,低重频处理线程对筛选后的PDW进行低重频分选,针对高低重频信号同时存在的电磁环境,文中方法可以达到良好的效果.
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白昊;
石鹏颉;
陈耿;
李万玉
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摘要:
PRI变换算法可抑制子谐波,对于重频抖动雷达信号具有很好的分选效果,但在采用直接序列搜索时,由于脉冲到达时间抖动导致很难成功搜索和准确计算PRI值,容易产生漏选和错选.采用线性拟合序列搜索,可通过不断对计算误差进行收敛修正,从而精确得到PRI值,以保证后续的正常分选.
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吴秋宇;
李合生
- 《中国宇航学会特种装备专业委员会第十六次学术交流会》
| 2012年
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摘要:
累积差分(CDIF)直方图算法在雷达信号分选中有非常广泛的应用,本文在微型化需求背景下,基于Xilinx的FPGA芯片对该算法进行了实现,并将其用于一个MATLAB模拟的雷达侦察场景中信号的分选.结果表明该FPGA分选架构可以对五部脉冲重复间隔(PRI)常规变化的雷达混合信号成功完成分选,并估计出各雷达的PRI参数.证实了该FPGA分选实现结构的可行性.
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张万军;
樊甫华;
谭营
- 《中国电子学会电子对抗分会第十三届学术年会》
| 2003年
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摘要:
该文建立了一种简化的卫星电子侦察空间模型,并在此基础上,提出一种利用空间到达角对卫星电子侦察信号进行分选的新方法.利用此模型产生大量的模拟卫星侦察数据验证了此方法的可行性,同时,指出提高此方法分选准确率的根本途径是提高卫星角度测量精度.最后指出此方法可广泛使用于其它分选方法的前端处理,以降低分选的复杂度.
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