简介：讨论了噪声辐射源的测向问题，提出了一种基于时延估计的宽带测向算法。该算法将时延估计转化成频率估计，克服了基线距离要小于信号半波长的限制。结合高分辨率谱估计的MUSIC算法，实现了多信号频率估计。基于噪声信号的特殊性，分析了一种信号个数估计方法。仿真试验表明，在一定条件下，该方法能实现多噪声辐射源的信号个数估计以及各信号波达角估计（DOA）。

简介：提出了一种利用辐射源＂指纹＂特征融合识别辐射源的方法。首先分析了功放信号模型、接收信号模型、频率和重复频率稳定度;然后定义了四个＂指纹＂特征;在此基础上利用获取的指纹特征构造辐射源特征数据库,结合D-S证据理论给出了识别算法的步骤和框图。依据该方法对四部雷达辐射源进行了指纹特征提取,采用融合技术进行了仿真实验,结果表明基于指纹融合的方法能有效地识别辐射源。相比于经典的模板匹配法、模糊识别法,指纹特征有更高的稳定性,对信噪比不敏感,辐射源的识别率较高。

简介：辐射源信号识别是当前电子情报（ELINT）信号处理中关键环节。无源雷达能够对探测到的雷达信号进行处理并取得辐射源脉冲信号的特征参数，包括载波频率（RF）、脉冲重复间隔（PRI）和脉冲宽度（PW）等。以无源雷达分选和采样后获得的辐射源特征参数为样本空间，提出了一种基于模糊集理论的雷达辐射源识别算法，根据已知辐射源识别库的识别知识可快速有效地识别各类已知特征的辐射源。仿真试验表明，该算法具有较高的识别可信度。

简介：针对多运动站的到达时间差（TDOA）和到达增益比（GROA）的辐射源定位问题,提出了一种无源定位算法。传统定位模型需要利用中间变量构造线性方程,不适用于多运动站连续定位。针对该问题,本文推导了无需中间变量的TDOA/GROA联合定位模型,然后根据量测模型推导了误差项,并推广到所有历史量测,提出了基于约束加权最小二乘（CWLS）的多运动站辐射源定位算法,最终通过对加权矩阵和约束矩阵进行广义特征值分解得到目标的状态估计。所提算法避免引入中间变量带来冗余的问题,无需初始化过程,性能更加稳健。仿真结果表明该算法性能逼近克拉美罗下界（CRLB）且是渐进无偏的。

简介：灰关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,寻找合适的相似性度量方法是提高灰关联分析准确性的关键。针对原有灰关联分析的雷达辐射源识别方法的缺陷,本文研究了利用面积计算灰关联度在辐射源识别中的应用,并与传统灰关联度方法进行了比较。仿真结果表明了本文方法运用在辐射源识别上的可行性及有效性,可以有效地提高辐射源识别的正确率。

简介：针对雷达辐射源识别问题，建立了基于云模型和信息融合的识别系统。利用云模型对区间型参数和离散型参数建模，计算被测辐射源的隶属度并将其作为基本概率赋值，运用时域和空域信息融合算法完成辐射源识别，给出了辐射源识别算法步骤，并建立了相应的辐射源识别系统，仿真结果表明所提出的识别算法和所建系统是有效的，并且识别率较高。

简介：针对辐射源识别中的参数模糊交叠问题，提出了基于云模型的辐射源样本隶属度获取方法，结合分布式传感器的优势，构建云模型在分布式传感器辐射源识别中的应用系统。首先介绍云模型的有关概念，其次分析分布式传感器的特征，再由云模型区间型和离散型辐射源样本隶属度，并进行单传感器时域融合和分布式传感器信息融合，利用判决规则完成决策。仿真结果说明基于云模型的辐射源识别率高。

简介：针对复杂电磁环境中辐射源正确识别率低的问题,提出采用变权重灰关联分布式传感器信息融合的辐射源识别新方法。利用灰关联分析法进行辐射源识别能克服辐射源参数间的不确定性,其中特征参数的权重获取是灰关联法的难点,给出三种权值确定方法。然后根据分布式传感器信息融合和基于基本概率赋值的准则,进行时域和空域的证据融合,得到辐射源识别结果。仿真结果表明,三种定权法均具有高的辐射源识别率、好的环境适应性和好的识别鲁棒性。