复杂体制雷达辐射源信号特征评价机制

针对我国雷达对抗信号处理研究工作中亟待解决的关键理论问题，本项目拟从信号特征分析、评价指标设计、特征综合评价模型及算法三方面，围绕信号特征的分选识别能力评价这一核心问题，对复杂体制雷达辐射源信号特征的评价机制进行系统深入研究。拟解决的关键问题是合理设计揭示信号特征分选识别能力的评价指标体系。通过对数十种新信号特征基本特性和雷达体制、工作模式与信号特征的关联关系分析以及测量准确度、脉冲个数、噪声等影响因素分析，深入研究信号特征的分选识别能力。从信号特征的灵敏性、稳健性、复杂性等不同分析角度，设计反映信号分选识别能力的特征评价指标。根据ELINT、ESM和RWR系统对分选识别的实际需求，研究辐射源信号特征评价模型及实现算法，构建复杂体制雷达辐射源信号特征评价的多级动态综合满意评价模型，并可指导新信号特征的发掘和对分选识别特征参数体系的探讨。以本项目研究成果为我国雷达对抗的技术进步提供理论依据。

针对我国雷达对抗信号处理研究工作中亟待解决的关键理论问题，本项目研究复杂体制雷达辐射源信号(RES)特征分选识别能力的评价机制。通过三年艰苦努力和富有成效的研究工作，实现了项目研究目标，获得了具有创新性的研究成果，在信号特征分析、评价指标设计、特征综合评价模型，以及在特征综合评价方法指导下进行特征提取与辐射源信号分选识别等方面提出了一系列模型及算法: （1）提出了雷达脉冲上升下降沿特征的影响因素分析模型，揭示了该类特征各种影响因素之间的内在联系及多种影响因素同时作用下对特征提取准确度的影响；(2)提出了分析雷达辐射源信号特征的概率密度分布的模型，研究发现典型雷达信号特征成近似正态分布；(3)分析了噪声对特征的影响并提出一种新的RES消噪自适应滤波器模型，解决了强噪声干扰情况下的信号预处理问题；(4)从特征可分性、可靠性、灵敏性和复杂性等方面提出了一系列的特征评价指标，解决了信号特征评价机制研究中如何建立合理有效的评价指标体系这一关键问题；(5)提出了模糊物元评价模型与算法、综合模糊评价模型与算法、满意评价与满意优化模型与算法等有效评价特征的新方法，为综合评价辐射源信号特征的分选识别能力、指导不同背景下的应用新特征的挖掘和构建新的分选识别特征参数体系奠定了理论基础；(6)在特征评价模型与方法指导下，提出基于EMD分解的雷达辐射源信号特征、雷达辐射源信号一阶差分自相关特征、相位噪声、小波灰度矩、瞬时频率派生特征和时频原子等多种新特征提取方法及实现算法；(7) 在特征评价与分选识别结果置信度分析方法指导下，提出基于灰关联测度的分裂式层次聚类、基于数据驱动的辐射源信号识别等几种分选识别模型与算法，实现复杂体制RES的有效分选识别；(8)在特征评价模型与方法的指导下，进一步探讨了多分量信号的检测、识别等信号处理方法，提出了多分量信号快速时频分析方法、基于PHAF的多分量LFM辐射源信号检测和基于循环谱包络的单通道多信号调制识别。这些成果丰富了我国RES分选识别理论支持体系，为提高我国电子对抗装备技术水平在理论支持和理论根据方面做出了积极的贡献。在国外国内学术刊物和重要国际学术会议上发表学术论文51篇，其中SCI已收录2篇，EI已收录28篇、ISTP收录2篇。培养博士生8人。