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题名基于时差多参分选的多层感知器网络脉间识别
被引量：8
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作者
陈涛
王天航
郭立民
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期1567-1574,共8页
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基金
国家自然科学基金(61571146)
中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCFP201769)
武器装备预研基金项目~~
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文摘
现代战争中,雷达系统发展迅速。为识别复杂的雷达信号调制模式以及混合体制雷达,该文提出一种基于多站获取脉冲时差参数联合其他脉冲描述字分选的办法,利用多层感知器神经网络得到脉间调制识别结果。该文通过时差参数与其他脉冲描述字去交错解决传统脉冲重复周期估计算法无法对复杂的脉间调制方式进行估计。利用训练好的多层感知器,获取完成去交错后的脉冲序列其特征向量,获得其脉间调制类型识别。通过实验仿真,在脉冲丢失率不高于20%情况下,对复杂脉间调制方式的正确识别概率在90%以上。
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关键词
脉间调制识别
时差分选
多层感知器
信号分选
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Keywords
Pulse repetition interval recognition
Time Difference Of Arrival （TDOA） sorting
Multi-LayerPerception （MLP）
Signal sorting
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法
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作者
李松炜
杨松岩
邓志安
司伟建
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
中电防务科技有限公司
哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024年第4期682-694,共13页
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基金
国家自然科学基金(62371152)。
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文摘
多站时差协同信号分选是解决脉间波形捷变雷达信号分选的有效方法。已有批处理多站时差协同信号分选方法实时性不足,且存在无法有效挖掘雷达脉冲流动态变化特性的问题,该文提出一种基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法。针对已有流聚类算法在雷达信号样本密度不平衡的情况下存在容易增批分选的问题,提出利用多站时差测量误差估计量对流聚类生成簇进行自适应检测与合并,有效抑制雷达簇增批现象的发生,以解决分选增批的问题。同时,通过利用多站时差测量误差估计量实现在线聚类阈值自适应设置,提高脉冲归属正确雷达簇的概率,减少在线聚类算法迭代次数。使用基于时间衰减窗口模型的未知簇检测,提高聚类概要的更新速度,避免了有效样本数过少而导致的聚类失败,提高了分选算法的环境适应性。仿真结果表明,与现有分选算法相比,面对不平衡复杂脉间波形捷变信号,该算法能够进行抑制增批,有效分选出正确雷达结果;面对多部雷达的出现/失活/复活演化过程,该算法可精准检测并展示动态演化特性;面对多部复杂脉间波形捷变信号,对比已有算法的算法复杂度大幅降低,特别在脉冲样本数密集情况下,能更好的保证分选处理的实时性;面对较大的多站时差测量误差和脉冲丢失率情况下,具有较高的分选正确率。
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关键词
电子侦察
时差分选
自适应流聚类
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Keywords
electronic reconnaissance
time difference of arrival sorting
adaptive stream clustering
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分类号
TN971
[电子电信—信号与信息处理]
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题名时差分选中的漏分选问题研究
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作者
郑惠文
黄建冲
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机构
电子工程学院
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出处
《电子对抗》
2016年第5期16-21,共6页
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文摘
在多站电子侦察系统中，用于定位的时差信息可以用于信号分选。由于时差分选按照同一辐射源的脉冲信号到达两接收站的时差相等的原则进行分选，难免会存在分选漏批的情况。文章对时差分选可能出现的分选漏批问题进行了研究，通过案例分析定义分选模糊区域，并调整布站解决分选漏批问题。
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关键词
时差分选
到达时间
漏批
分选模糊区域
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Keywords
TDOA sorting
TOA
lead-alarm
fuzzy area of sorting
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分类号
TN971.1
[电子电信—信号与信息处理]
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