孟凡杰 作品数:4 被引量:31 H指数:4 供职机构: 空军工程大学防空反导学院 更多>> 发文基金: 陕西省自然科学基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 电子电信 更多>>
弹道中段多目标微多普勒分离方法 被引量:5 2017年 针对窄带雷达获取的多目标回波中微多普勒信息相互交叠、难以分离与提取的问题,提出了一种基于拍卖算法和小波分析相结合的多目标微多普勒分离方法。在滑动散射模型的基础上,首先通过对回波信号进行预处理得到时频骨架,再根据弹道目标多普勒的变化规律及估计的进动周期定义路径长度,利用拍卖算法提取出多条多普勒曲线对应的最短路径,最后采用小波分析法消除多普勒曲线中的剩余平动分量,实现了多目标微多普勒的分离。仿真结果表明,该方法能够较好地解决交叉区域的路径选择问题,且抗噪性较好,适用于多种微动形式。 王义哲 冯存前 李靖卿 孟凡杰关键词:弹道目标 微多普勒 小波分析 基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号识别 被引量:5 2016年 针对在低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率低的问题,提出了一种基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号脉内调制方式识别方法。该方法使用新的改进Morlet小波提取信号瞬时频率,变换后提取其二次特征用于分类识别。计算机仿真结果表明本方法提取的特征向量具有良好的识别能力,在2 d B的低信噪比条件下,平均识别率可达到90%以上,通过与现有方法进行对比仿真验证了本算法在低信噪比环境下的优越性。 孟凡杰 唐宏 王义哲关键词:雷达辐射源信号识别 小波脊线 特征提取 基于多特征融合的雷达辐射源信号识别 被引量:8 2016年 针对在低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率低的问题,为了提高雷达信号识别率,提出了一种采用多特征融合的脉内调制方式识别方法。首先对信号进行Choi-Williams变换,得到时频图后实施降噪处理;然后利用奇异值分解(SVD)和线性鉴别分析(LDA)两种方法提取其时频图特征值,并进行特征融合,最后选择用最小距离准则进行分类判别。仿真选用6种常见的雷达辐射源信号,仿真结果表明在0dB的低信噪比条件下,上述方法的平均识别率在90%以上。最后将特征融合前后的识别效果进行对比,仿真结果验证了融合算法的优越性,证明可为雷达信号优化识别提供依据。 孟凡杰 唐宏 王义哲关键词:雷达辐射源信号识别 奇异值分解 线性鉴别分析 基于时频图像纹理特征的雷达辐射源信号识别 被引量:15 2017年 为了解决低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率低的问题,提出了一种提取时频图像纹理特征的脉内调制方式识别方法。该算法首先对信号进行Choi—Williams变换,在对时频图进行预处理后提取其改进的局部二值模式纹理特征(LBPV),并用支持向量机进行分类判别。使用6种典型雷达信号进行仿真实验,仿真结果表明在-2 dB的低信噪比条件下该方法的平均识别率可达95%以上,局部二值模式算子在低信噪比下的识别能力得到大的提高。 孟凡杰 唐宏 王义哲 刘俊杰关键词:雷达辐射源信号识别 局部二值模式 纹理特征