一种目标密集环境下的雷达目标与IFF点迹相关算法

提出了一种基于联合概率数据关联（Joint Probability Data Association,JPDA）思想的雷达目标与敌我识别（Identification Friend or Foe,IFF）点迹相关方法,利用雷达目标历史IFF属性及关联概率作为先验信息,结合当前雷达目标航迹和IFF点迹的分布情况,通过基于JPDA的方法计算各雷达目标与IFF点迹的关联概率,最后利用目标识别规则库对目标属性进行判定。几种典型场景下的仿真结果表明,通过对目标的多次询问和相关概率的迭代,所提方法可有效提高目标密集环境下对我方合作目标的正确识别率,同时降低对非合作目标的误识别率。     

《电讯技术》专题资料 《现代战争目标识别技术的现状及发展》题要(四)

敌我识别传感器的不定性、模糊性和欺骗性及其在多源融合处理中的应用本文研究了有关Mark -ⅩⅡ敌我识别器 (IFF)的特征和不定性 ,包括其局限性、固有误差源及抗干扰能力 ,并提出了一种通用多源传感器融合处理 ,采用非协同目标识别 (NC TR)、电子支援措施 (ESM)以及IFF不同信息源的输入数据 ,重点是可实现的IFF传感器系统以及它们如何特征化以理解和设计一种最佳且有效的多源融合处理。采用实时光学特征提取对单架飞机的非协同目标识别由于可用计算资源的限制 ,对宽带高分辨率雷达 (HRR)回波信号的实时非协同目标识别超出了许多常规…     

一种敌我识别辐射源暂态信号指纹特征提取方法

信号的指纹特征是辐射源个体识别的重要依据。针对敌我识别辐射源的个体识别问题，提出了一种基于双树复小波和多重分形的信号暂态特征提取方法。该方法通过双树复小波变换实现信号多分辨率分解，求解分解信号Hilbert谱的信息熵和指数熵，计算信号的多重分形奇异指数和谱值，最终组成表征辐射源的特征向量。通过实验验证，提取的特征向量能充分代表辐射源个体之间的差异；被测信号的信噪比满足8 dB或9 dB的条件时，对辐射源的识别正确率能达到90%以上。统计分析表明该方法提取的特征具有很高的稳定性。     

新型协同式敌我识别系统技术研究

本文在分析当今二次雷达敌我识别（IFF）系统现 主发展趋势的基础上，针对Mark系列IFF系统在现代战争环境中的不足之处，综合采用时间同步IFF系统，JTIDS和Mark系列IFF系统先进的成熟技术，通过完善询问和应答信号格式设计及加密控制技术，构成一个易于工程实现，具有较好实用性能，保密强度高，内部干扰少并具有较强抗欺骗干扰能力的新型协同式IFF系统。     

一种基于Map/Reduce的并行化敌我识别信号关联方法

随着敌我识别侦察装备的广泛部署，其侦察数据呈现爆炸式增长，多源且复杂的海量信号侦察数据对后端数据分析提出了较高要求。针对传统敌我识别信号关联分析方法速度慢、效率低的问题，通过研究其关联流程的可拆分特性，提出了一种基于Map/Reduce的敌我识别信号聚类和关联分析方法，将传统敌我识别信号关联分析流程进行方位和时间拆解，在大数据平台上进行分布式并行计算，大幅提升了大数据量情况下的关联分析效率。实验结果表明，在数据量达到108条以上时，所提方法比传统方法计算效率高10倍以上。     

脉冲实时测向算法的改进设计与实现

针对敌我识别（IFF）信号及战术空中导航（TACAN）信号侦察的需求,在传统相关干 涉仪测向模型基础上,改进设计出一种适合IFF和TACAN脉冲的高精度实时测向模型,并使用 甚高速硬件描述语言（VHDL）在FPGA内部实现。该模型可针对不同长度脉冲进行单脉冲快速 实时测向,可在检测到脉冲前沿后的3 μs内得到测向结果。VHDL的优化编程设计实现以及 工程的实际应用表明了该测向模型的实用性和有效性。     

智能水雷敌我识别及关键参数分析

为了解决传统水雷对敌我双方都构成威胁的问题,在分析敌我识别技术工作原理的基础上,提出了一种智能水雷敌我识别流程和敌我识别装置实现方法,通过理论分析和仿真研究了声传播损失和传播距离、发射信号中心频率之间的关系,分析了影响水雷识别距离的参数,得出了识别距离应不小于1 km的结论,为未来水雷的智能化改造提供了依据。     

利用相位差变化趋势的多源信号关联

针对多源信号关联难度大、关联准确率低的问题，利用同一目标平台上搭载的多个辐射源信号具有一致的动态变化趋势这一特点，提出一种利用相位差特征的多源信号关联方法。已知阵列形式和侦测点位置，通过对侦收到的多个辐射源信号进行处理，获取相位差信息并累积形成相位差变化趋势；对比提取疑似相似段，根据相似性判决策略进行有效关联。该方法能有效避免不同传感器对位置测量的误差影响，相比传统基于位置信息关联的方法，能有效提升关联准确率。仿真和实测数据分析证明了该方法的有效性，在阵列形式和侦测点位置已知的条件下该方法具有重要工程意义。     

敌我识别MK ⅫA浅析

概述了西方敌我识别MK系列发展历程,较详细地介绍了MK ⅫA模式5工作原理,分析了Mode 5的技术性能和设计特点.     

数据库样本缺失下的雷达辐射源识别

目前，基于机器学习的雷达辐射源识别技术大多以训练集和测试集同分布为假设，当雷达数据库样本不足导致与信号真实分布存在偏差时，传统的分类方法效果不佳。为此，将迁移学习理论引入识别系统，设计了一种基于结构发现与再平衡的雷达辐射源信号识别方法。通过对数据库和待识别辐射源信号样本进行聚类分析发现数据结构信息，通过重采样处理修正其分布差异。将新采样数据输入支持向量机进行训练并对侦收样本进行识别。仿真实验表明，在新训练样本集上学习的模型对测试集的分类性能有了很大的提升。     

网络化辐射源个体识别技术述评

在对辐射源个体识别技术向组网协同方向发展的趋势进行探讨的基础上,提出了基于跨手段异类传感器组网协同的辐射源个体识别技术架构,分析了需要研究的基于传感器能力特性的协同识别、多维度信号特征关联融合、基于元数据的智能数据处理等关键问题。     

MARK XIIA IFF系统及其信号消息格式

Mark XIIA是美军和北约盟军统一研制的新型敌我识别系统,其中Mode 5 IFF是Mar k XIIA的最重要部分。首先,分析了Mark XIIA Mode 5的性能特点,表明Mode 5不仅能完成 基 本的敌我识别功能,同时具有态势感知、选址询问、数据传输等功能;其次,对Mark XIIA 系 统的工作原理进行了分析,给出了系统工作原理框图;最后,叙述了Mark XIIA Mode 5的信 号消息格式及处理流程,分析了其抗干扰性能。     

基于VBS理论的目标敌我属性综合识别方法

在复杂战场环境下,目标敌我属性综合识别的目的是利用多传感器信息融合得 到目标的敌我属性,为指挥员决策提供依据。将VBS（Valuation based Systems）理论应 用 到目标敌我属性综合识别中,建立了层次化的敌我识别VBS网络模型,用来表示传感器变量 及其可信度信息,探讨了VBS网络参数的获取方法。仿真实例证明了VBS理论能够很好地处理 复杂战场条件下的不确定信息,并且该网络模型具有直观有效、推理组合的计算量小等特点 。     

一种稳健的通信辐射源个体识别方法

通信辐射源个体识别是目前通信对抗领域研究热点与难点问题,相对于雷达辐射源,通信辐射源信号弱、瞬时特征不明显导致个体识别更复杂、更困难。利用通信辐射源信号的长时谱统计特性,提取信号功率谱峰值特征和包络模板,构造通信辐射源个体特征向量,通过朴素贝叶斯分类算法与个体特征矢量相结合,在训练样本数目足够大的条件下可进行有效识别。测试实验表明,识别方法稳健有效,可在信噪比5 dB情况下实现93.7%的正确识别概率。     

基于幅度调制畸变Wiener模型的OOK辐射源指纹特征提取

通过分析生成On-Off Keying（OOK）信号的发射机系统的幅度调制畸变特性，阐明了OOK信号辐射源特征产生机理，建立了OOK辐射源的幅度调制畸变特性的Wiener模型，并根据信号模型应用差分进化算法完成OOK幅度畸变特性参数的估计，从而构建辐射源指纹特征完成对OOK信号辐射源的识别。仿真试验和实际数据测试表明，该算法具备OOK辐射源指纹特征提取和识别能力，对实测数据中4个OOK辐射源识别率为93%，优于基于暂态幅度特征的提取方法。     

基于FPGA的S模式信号处理

S模式信号处理终端是询问/应答设备的数据处理核心。结合实际工程应用,提出了一 种基于FPGA的S模式信号处理实现方案。针对S模式询问/应答信号的调制方式和信号格式, 给出了一种中频信号处理实现方法和信号的同步检测以及信息提取方式,通过对数据信息编 码/译码的原理分析,介绍了信号处理流程设计和实现方法。该方案已经过大量的仿真测 试并通过了工程应用验证。     

基于对角切片特征提取和深度学习的辐射源识别

针对复杂电磁环境下辐射源识别率低的问题,提出基于对角切片特征和深度学习的辐射源识别算法。利用辐射源信号双谱的个体特性,提取信号双谱对角切片特征作为深度学习模型的输入数据,采用Softmax分类器进行辐射源识别。仿真实验利用两部同型辐射源进行测试,结果表明该算法能识别个体辐射源,在低信噪比条件下也能获得高的辐射源识别率;相比于其他识别算法,双谱对角切片特征有更鲁棒的分辨性。     

基于图片信息提取和加工的软件设计与实现

随着图片所含带的信息量不断增多,能否有效对图像进行处理并提取出其中的重要信息是目前正在研究的热度问题之一。基于图片信息提取和加工的软件能够帮助人们完成这些任务,主要功能为:对于单一图片,能识别提取文字信息、表格和图标等,分别保存为对应的文件格式;对于批量图片,能批处理识别文字,保存到文档中。该软件的开发涉及 OpenCV 图像处理、文字检测和识别、PyQt5 等相关知识,已实现基本功能,在识别率、信息提取精确度方面尚需不断深入研究。     

基于多特征参量模糊数据融合的辐射源识别

针对多特征的辐射源识别,采用对辐射源信号特征参数的模糊化表征,建立了多特征、多目标的模糊评价矩阵以及模糊属性综合评判函数,提出了多属性判决函数的融合判决方法进行二次评判的综合识别,从而提高目标识别的准确率和可靠性。仿真结果证实了本文提出方法的有效性。     

基于瞬时频率畸变特性的FSK电台指纹特征提取

为解决FSK电台个体识别问题,需要从辐射源信号上提取特征构成辐射源指纹。通过 分析构成FSK电台的各个模块的畸变特性,阐明了FSK电台指纹产生机理,建立了基于瞬时频 率的指纹信号模型,并根据信号模型设计了基于辅助参数的最小二乘算法以完成FSK频率畸 变特性参数的估计,从而构建指纹特征完成对FSK电台的识别。对仿真信号和实际信号的识 别测试试验表明,该算法具备辐射源个体识别能力,对实际环境下的4个FSK电台的识别率大 于96%,优于双谱类方法。