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雷达天线扫描方式的自动识别方法

归档日期:07-25       文本归类:敌我识别雷达      文章编辑:爱尚语录

  雷达天线扫描方式的自动识别方法_电子/电路_工程科技_专业资料。为了对雷达天线扫描方式进行自动识别,改进开发了天线扫描方式模拟器,并分别研究了电子扫描和机械扫描的特征提取和识别方法。基于最大主瓣脉冲序列的特征参数实现电子扫描和机械扫描的区分,然后基于单个天线扫描周期脉冲序列的特征参数实现8种机械扫描方式的自动识别。仿真结果表明,本

  第 36 卷 第 3 期 2014 年 6 月 国?防?科?技?大?学?学?报 JOURNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY Vol. 36 No. 3 Jun. 2014 doi : 10. 1 1887 / j. cn. 201403028 http : / / journal. nudt. edu. cn 雷达天线扫描方式的自动识别方法 ? 李?程, 王?伟, 施龙飞, 王雪松 ( 国防科技大学 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 湖南 长沙?410073 ) 摘?要: 为了对雷达天线扫描方式进行自动识别, 改进开发了天线扫描方式模拟器, 并分别研究了电子 扫描和机械扫描的特征提取和识别方法。基于最大主瓣脉冲序列的特征参数实现电子扫描和机械扫描的区 分, 然后基于单个天线扫描周期脉冲序列的特征参数实现 8 种机械扫描方式的自动识别。仿真结果表明, 本 文方法能够区分一维电扫、 二维电扫和机械扫描, 并且采用支持向量机决策树对机械扫描方式的识别正确率 高于决策树方法。 关键词: 天线扫描方式; 自动识别; 电子扫描; 机械扫描; 支持向量机决策树 中图分类号: TN95 ??文献标志码:A?? 文章编号: 1001 - 2486 ( 2014 ) 03 - 0156 - 08 Automatic recognition method of radar antenna scan type LI Cheng,W ANG W ei ,SHI Longf ei ,W ANG Xuesong ( State Key Laboratory of Complex Electromagnetic Environmental Effects on Electronics and Information System , National University of Defense Technology,Changsha 410073 ,China) Abstract: In order to recognize radar antenna scan type ( AST)automatically,an improved antenna scan pattern simulator was developed , and features extraction and automatic recognition methods for electronic scan type ( EST)and mechanical scan type ( M ST)were studied respectively. EST was firstly distinguished from M ST based on the characteristic parameters extracted from the maximum main beam pulse sequence ; then 8 M STs were automatically recognized based on the parameters extracted from the pulse sequence in a scan period. The simulation results show that it is able to distinguish between one - dimensional EST,two? dimensional EST and M STs by this method.M oreover,the correct recognition ratio of M STs by support vector machine decision tree ( SVM DT)is higher than that by decision tree ( DT) . Key words:antenna scan type ;automatic recognition ;electronic scan type ;mechanical scan type ;support vector machine decision tree ??天线作为雷达电磁波能量的辐射装置, 其特 性直接反映了雷达的工作性能 [ 1] 峰值、 天线扫描周期、 脉冲群峰值间隔和脉冲群宽 度等 4 个特征, 利用免疫进化算法设计径向基函数 神经网络实现对常见的 8 种 AST 的识别, 但是文中 9] 并未介绍这些特征的提取方法。Greer[ 则采用信 。为了发现目 [ 2] 标, 雷达的天线波束需要以一定的方式对指定空 域进行搜索, 也就是天线波束的扫描 。雷达的 用途和工作状态不同, 使用的天线波束形状和天 线扫描方式( Antenna Scan Type ,AST ) 也有所不 同 [ 3] 号频域特征, 利用拉普拉斯变换和 FFT 将采样信号 变换到频域, 通过与数据库中不同 AST 样本比较 相关度来实现 AST 的自动识别, 不过该方法未考 虑 ASP、 波束宽度等参数的变化。文献[ 10 ] 提出了 一种对 5 种基本 AST 进行自动识别的新算法, 介绍 了 ASP 的估计方法以及峭度、 主瓣个数、 主瓣幅度 最大差值、 主瓣间隔最大比值等 4 个特征参数的提 取方法, 并比较了无经验贝叶斯( Naive Bayes, NB) 、 决策树( Decision Tree ,DT ) 、 人工神经网络 ( Artificial Neural Network ,ANN ) 和支持向量机 [ 11] ( Support Vector M achine ,SVM) 等四种不同分 。利用天线的扫描特性可以对固定的脉冲 [ 4- 6] 雷达进行定位 , 更重要的, 对敌方雷达

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