基于自适应阈值和迭代控制的雷达信号分选方法.pdf

基于机器学习的雷达信号分选方法研究.docx 基于机器学习的雷达信号分选方法研究一、引言随着现代雷达技术的快速发展，雷达信号的复杂性和多样性不断增加，使得雷达信号分选成为一项重要的任务。传统的雷达信号分选方法往往依赖于人工设定阈值和规则，难以应对复杂多变的环境。近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的雷达信号分选方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于机器学习的雷达信号分选方法，以提高雷达信号处理的准确性和效率。二、雷达信号的特点与挑战 雷达信号是一种特殊的电磁波信号，具有多种特性，如多径效应、噪声干扰、杂波干扰等。这些特性使得雷达信号分选变得复杂而困难。传统的雷达信号分选方法往往难以应对复杂多变的环境和噪声干扰，导致分选准

2025-02-20 约4.29千字 9页立即下载

基于深度学习的雷达信号分选方法研究.pdf 基于深度学习的雷达信号分选方法研究摘要在电子侦察系统的架构中，雷达信号分选起着至关重要的作用。针对海战场复杂电子环境对雷达信号分选的挑战，本文致力于研究如何利用深度学习技术实现雷达信号的 高效分选，以提升电子战接收机的实时信号处理能力和对抗复杂雷达信号的能力。本文介绍了基于传统方法和机器学习方法的雷达信号分选方法的研究背景及研究现状，还介绍了雷达侦察系统的结构、雷达信号分选参数与方法以及图像语义分割等深度学习相关理论基础，为基于深度学习的雷达信号分选提供了坚实的理论支撑。因此，本文开展了基于深度学习的雷达信号分选方法的研究工作，主要从以下两个方面进行研究：一方面是基于ILSTM

2025-04-25 约10.23万字 60页立即下载

基于GPU端模糊C均值聚类算法的雷达信号分选方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548170 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210156787.5 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人西安电子科技大学地址 71007

2023-05-07 约1.36万字 11页立即下载

基于演化神经网络的雷达信号分选与识别：方法应用与展望.docx 基于演化神经网络的雷达信号分选与识别：方法、应用与展望一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1雷达信号分选与识别的重要性雷达作为一种利用电磁波探测目标的电子设备，在现代社会的众多领域都发挥着不可或缺的作用。在军事领域，雷达是获取战场情报、实现目标探测与跟踪的关键技术手段。从早期的预警雷达发现敌方来袭目标，到火控雷达精确引导武器攻击，雷达的性能直接影响着作战的胜负。在复杂的战场环境中，各种雷达信号交织在一起，形成了极为复杂的电磁信号环境。通过对这些雷达信号进行有效的分选与识别，能够准确地确定敌方雷达的类型、参数以及位置等关键信息，为己方的作战决策提供重要依据，在电子战中，掌握了雷达信号

2025-03-22 约4.32万字 35页立即下载

雷达信号分选课件.pptx 雷达信号分选课件汇报人：12 雷达信号基础雷达信号分析与处理技术典型雷达信号的分析与处理雷达波形选择和波形设计雷达信号分选的原理与实现雷达信号分选的挑战与发展趋势目录CONTENTS 01雷达信号基础CHAPTER 雷达信号定义雷达信号是一种用于探测目标并获取其位置、速度等信息的电磁波信号。雷达信号产生雷达通过发射电磁波并接收其回波来获取目标信息，其信号的产生与发射、接收和处理等过程密切相关。雷达信号特点雷达信号具有高频、高能量、高方向性和穿透性等特点，能够在复杂环境中有效探测目标。雷达信号概述 雷达信号的分类与特点按频率分类雷达信号可分为低频、中频和高频等频段。不同频段具有不同的传播特性和探

2025-03-28 约3.28千字 27页立即下载

2025-06-09 约3.57万字 59页立即下载

基于多维聚类和迁移学习的雷达信号分选研究.pdf 基于多维聚类和迁移学习的雷达信号分选研究摘要随着世界局势的不断变化，各国都加大了对电子战的研究投入。雷达信号分选是电子战中情报侦察的基础，而随着技术的发展，由于相控阵、捷变频雷达等新体制雷达出现的原因导致当今的电磁环境正面临着脉冲流越来越密集、雷达调制形式越来越复杂、干扰信号增多等难题。为了解决这些难题，本文以雷达预分选稀释脉冲流和雷达主分选去交错为基础研究了基于多维聚类和迁移学习的雷达信号分选算法，以下是本文主要的工作内容和创新成果： 1.针对传统聚类算法需要预设参数和无法适应多密度的雷达数据环境等问题提出了Auto-mean-shift算法，算法对比Mean-shift算法

2025-04-24 约11.52万字 74页立即下载

复杂电磁环境下基于未确知聚类的雷达信号分选算法.doc 复杂电磁环境下基于未确知聚类的雷达信号分选算法何丽陈雪晴屈冬红中国人民解放军73908部队，江苏南京，210037 【摘要】 Radar Signal Sorting Algorithm Based on Unascertained Clustering in Complicated Electromagnetic Environment HE Li, CHEN Xue-qing, QU Dong-hong Unit 73908 of PLA, Nanjing 210037, China 【Abstract】electromagnetic environment become

2017-12-19 约6.48千字 7页立即下载

2023-05-06 约9.82千字 11页立即下载

一种基于ESMD联合自适应阈值的局部放电信号去噪方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113011265 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 202110197061.1 (22)申请日 2021.02.22 (71)申请人上海电力大学地址

2023-06-07 约1.19万字 14页立即下载

复杂环境雷达信号PRI分选方法研究.pdf 复杂环境雷达信号PRI分选方法研究摘要 雷达信号分选是电子侦察系统的关键技术之一，其主要目的是把接收机接收到的相互交错混叠的不同雷达辐射源脉冲分离开。雷达信号分选是后续对雷达脉冲进行识别分析，从而得出目标雷达的型号、位置、威胁程度等信息的前提，是现代电子战获胜的重要保障。已有累计差值直方图方法(CumulativeDifferenceHistogram,CDIF)等雷达信号分选方法，在辐射源数目较多、脉冲丢失率较高和存在干扰脉冲的复杂电磁环境下，针对抖动雷达信号、捷变频和变脉宽信号等复杂调制形式的雷达信号，存在分选准确率较低、容易分选增批、分选时间较长等问题。为此，本文主要研究内

2025-05-18 约13.55万字 88页立即下载

基于自适应分选的雷达工作模式识别技术研究.pdf 基于自适应分选的雷达工作模式识别技术研究摘要 雷达信号分选与工作模式识别是电子侦察的重要环节，为威胁等级评估与电子干扰决策提供重要信息支撑，影响电子战最终走势。随着复杂电磁环境辐射源数量的急剧增加，以及非合作导致雷达工作模式样本库缺失，给电子侦察带来了极大的挑战。因此，本文开展信号自适应分选与雷达工作模式识别研究。首先，构建雷达脉间调制模型，建立雷达参数与脉间调制的关系，依据波束扫描方式，梳理不同工作模式特点，结合时域特征，利用反向传播算法，探究工作模式识别性能。其次，研究雷达信号自适应分选，联合K距离曲线，自主获取聚类参数，密度自适应聚类，联合脉冲重复间隔变换与数据重排，提出

2025-05-23 约14.71万字 92页立即下载

基于信号自适应分解与改进小波阈值法的TDLAS去噪算法研究.docx 基于信号自适应分解与改进小波阈值法的TDLAS去噪算法研究一、引言随着科技的发展，信号处理在众多领域中显得愈发重要。特别是对于基于可调谐二极管激光吸收光谱技术（TDLAS）的信号处理，噪声问题常常影响其精确性和可靠性。本文提出了一种基于信号自适应分解与改进小波阈值法的TDLAS去噪算法，以改善其性能并提高其去噪效率。二、TDLAS技术及噪声问题 TDLAS技术以其高灵敏度和高选择性在气体检测、环境监测等领域得到广泛应用。然而，由于多种因素如仪器噪声、背景噪声和随机噪声等，使得TDLAS信号中存在显著的噪声干扰，这对准确分析和判断带来了困扰。因此，寻找有效的去噪方法对于提高TDLAS的性能

2025-03-09 约4.66千字 10页立即下载

一种基于图像特征的雷达脉冲序列分选方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112986925 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110136843.4 (22)申请日 2021.02.01 (71)申请人东南大学地址 21

2023-06-07 约1.28万字 13页立即下载

一种阈值自适应转速信号处理系统及其方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112834774 B (45)授权公告日 2022.01.04 (21)申请号 202011608019.6 (56)对比文件

2023-06-06 约1.21万字 11页立即下载