简介：随着我国有线电视的发展,各地有线电视台、站的用户也得到了迅速增加.但是有线电视收费难却成为一个比较突出的问题.为保证收视费的及时收缴,在有线电视系统中使用加解扰技术,是一个比较实用的方法.本刊记者就有关加解扰的问题专访了无锡路通电子技术有限公司技术负责人.

简介：6相位调变法射频信号还有一个参数,即相位参数,并且图像载波、彩色副载波和伴音载波三者的相位是相关的。相位调变法就是利用这些关系来进行加扰处理的,当然只进行相位调变也许加扰深度尚不够,故伴随以幅度调变,以期增强加扰效果和安全性。Zenith公司的相位调变系统是这方面的一个典型的系统。下面我们以Zenith产品为例对相位调变法进

简介：随着半导体技术、射频与微波技术、计算机技术的发展及相控阵雷达系统面临复杂的工作电磁环境，相控阵雷达射频与微波设计面临新的机遇与挑战。为了适应相控阵雷达系统多功能、高集成、高性能、低成本的发展需求，结合国外发展现状，从多功能综合射频、异构集成、开放式架构及系统场景仿真等方面对射频与微波设计技术进行叙述。多功能综合射频、开放式架构是相控阵雷达系统的发展趋势，异构集成、系统场景仿真是新的设计手段；利用先进的设计理念与设计手段，缩短相控阵雷达多功能综合射频系统的研制周期，减少系统设计风险，降低系统成本。

简介：面对日益复杂的空间电磁环境,合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）容易受到射频干扰（RadioFrequencyInterference,RFI）的影响,从而严重影响图像的判读和解译。尤其是低波段（例如P波段）SAR系统,由于频段内存在大量的电视广播信号,更容易受到RFI的影响。在建立了射频干扰信号模型的基础上,根据RFI信号的高功率、窄频带特点,提出了一种基于联合滤波的RFI抑制方法。该方法结合了传统的陷波法和子空间投影法在SAR射频干扰抑制方面的优点。其基本思想是：首先利用子空间投影法,将回波投影到目标信号子空间,获得参考信号,根据该参考信号,利用3δ准则判别出回波中存在的干扰信号,进行陷波、赋值处理。这样既降低了子空间投影法在抑制干扰过程中由于信号子空间判断误差而引入的虚警,又为陷波处理提供更准确的判别门限和更优的权值,可有效提升干扰抑制效果。仿真结果验证了该方法的干扰抑制效果优于子空间投影法及传统频域陷波法。

简介：连续波雷达相比于脉冲雷达具有小型化、低工作电压、高可靠性、高距离分辨率,以及不存在距离盲区等一系列优点。但是连续波雷达具有一个最大的问题就是信号泄漏问题,从发射机直接耦合到接收机的信号相较于远处的有用信号来说要大很多,当探测距离较远时就需要增大发射功率,这样直接耦合到接收机的信号就有可能淹没有用信号甚至烧毁接收机,这是连续波雷达不可避免的问题。在分析直接耦合信号的特性之后,运用射频对消技术构建一个与直接耦合的信号幅度相同,相位相差180°的信号在接收机前进行对消。整个射频对消系统经过测试得出在500MHz的带宽内,对消比达到了30dB以上。

简介：有线电视系统常用的同轴电缆(SVW-75-5),以下简称电缆,电缆的好坏直接影响着用户的收视效果.目前市场上的各种品牌电缆从外观上很难辨别好坏,所以笔者建议大家购买国标产品.由于各种品牌电缆不能一一购买做比较.下面将常用的四种常见的电缆实际使用结果列表,供大家参考.

简介：为进一步提高雷达的射频隐身性能，提出了基于射频隐身的宽带发射波束形成方法。首先根据目标距离和目标雷达横截面积设计了主瓣方向的功率大小，确定了工作的阵元数。然后考虑截获接收机位置信息的角度误差，建立宽带信号频域模型，利用旋转信号子空间方法对宽带信号进行聚焦并计算信号的自相关矩阵。最后利用约束最小方差准则产生权向量，完成了发射波束的零陷设计。仿真结果表明，提出的发射波束形成方法与零陷设计前的方法相比，具有较低的截获概率和较好的射频隐身性能。

简介：局部保持投影算法可保持数据的局部结构,但其无法实现异类相似样本的有效分离,针对此问题,提出了一种融合样本先验类别信息的局部保持投影算法(LDLPP),实现SAR目标型号识别。所提算法将样本的先验类别信息融入局部保持投影模型中,根据类别信息构造相似性矩阵和差异性矩阵以实现数据结构的有效捕获与保持,利用相似性矩阵保持降维前后同类样本之间的局部结构,利用差异性矩阵扩大降维后异类相似样本彼此之间的距离。采用实测的MSTAR数据进行SAR目标的型号识别,实验结果验证了所提算法的有效性。

简介：雷达目标识别技术是集传感器、目标、环境为一体的一项复杂系统工程,分类识别技术是雷达当今和未来发展的重要需求,实现3类飞机的自动判别是防空雷达的重要功能之一。由于3类飞机目标旋转部件对回波的调制作用,在多普勒域是一系列差异明显的线谱。详细介绍了目标识别处理流程,以及目标识别对雷达设计需求。采用幅度调制特征和频域熵特征作为分类特征。以实测数据进行分析验证,以支持向量机（SVM）为分类器,试验结果表明,该方法能对飞机目标进行有效分类识别。

简介：针对基于稀疏描述(SR)的识别算法的计算复杂度高,不利于算法实时、高效实现的问题,提出了一种快速稀疏描述(ESR)算法,以提高合成孔径雷达(SAR)图像目标型号识别的效率。考虑到SAR图像在一定的角度范围内惰性变化的特点,将每个型号目标的训练样本在一定方位区间内分别取平均,采用平均样本表征该方位区间内的若干个样本,以减少训练样本的数目,达到有效降低算法计算复杂度,提高SAR目标型号识别算法效率的目的。实测的MSTAR数据验证了所提快速算法的有效性。

简介：目标识别是弹道导弹防御的关键环节,同时也是防御系统最具挑战性的核心技术难题。从弹道导弹飞行中段和再入段雷达探测的需求出发,论述了目前国内外对弹道导弹雷达探测特征：雷达散射截面积（RCS）、一维距离像（HRRP）、逆合成孔径成像（ISAR）、极化特性等目标特征提取和识别方法,并讨论了基于上述特征的目标识别方法的优缺点。在此基础上,分析了未来弹道导弹目标特征识别技术的研究方向,为今后相关研究提供有益的思路。

简介：雷达辐射源识别是电子对抗情报系统中的关键技术之一,对其识别效果进行科学的评估是一项全新的课题。以往大多数学者评价雷达信号识别方法的好坏主要是比较识别率的高低。针对雷达辐射源识别效果评估指标单一等缺点,选取识别时间、识别率测试结果的均值和方差作为评估指标,将模糊综合评价法引入雷达辐射源识别效果的评估,提出基于模糊综合评价的雷达信号识别效果评估方法,并通过计算机仿真,对三种识别方法进行了评估实验,验证了该方法的可行性。

简介：针对二维ISAR像的空中目标识别问题,提出了一种新的识别算法。首先通过对数极坐标变换,将笛卡儿坐标系下的尺度、旋转变换转变成对数极坐标系下的平移变换,然后对新坐标系下的图像进行二维傅里叶变换,利用傅里叶变换模值的平移不变性,得到具有尺度、旋转不变性的特征矩阵,最后与模板的特征矩阵进行矩阵相关,识别分类。用实测数据进行了验证,证明了算法具有较快的速度和较好的识别结果。

简介：针对雷达目标的互易性修正问题，利用机器学习理论，提出一种基于非线性表示子的极化雷达目标互易性修正方法。尝试将Krogager和Cameron目标分解方法用于宽带极化雷达目标的识别，分别基于这两种目标分解方法对宽带极化雷达目标进行特征提取，在Krogager分解中使用核非线性分类器和分类器融合方法对特征矢量进行分类，在Cameron分解中使用投票判决方法对特征矢量进行分类。仿真结果表明，所讨论的方法有较好的性能。

简介：雷达高分辨距离像在实现自动目标识别方面具有较大潜力，其识别性能与雷达系统参数，如雷达工作频率、信号带宽等有关。此外，用于采集识别器训练数据的雷达接收机的特性与实际工作的雷达接收机的特性会有所不同，也会影响到识别性能。文中对上述参数对识别性能的影响进行了分析和评估，所得到的结果对目标识别雷达的系统设计具有参考价值。

简介：针对现有方法识别准确率不高和对噪声敏感的问题，应用双谱二维特征复杂度实现了低信噪比下未知复杂体制雷达信号的高准确率识别。对接收到的信号首先提取双谱幅度谱并简化为二维特征，然后求取该二维特征的复杂度特征中的盒维数和信息维数，并将两者作为识别的特征参数，最后基于支持向量机完成识别。由于不同信号的双谱区别大且对高斯噪声不敏感，因此提取的盒维数和信息维数可分性强、稳定度高，仿真验证了方法的优越性，在信噪比为5dB时，识别准确率最低为86％。

简介：信号识别是侦察系统信号处理的目的，是整个雷达对抗信号处理中关键性的一个环节。为解决雷达信号模式识别的问题，提出一种属性约简方法，将粗糙集和径向基网络耦舍建立新的识别模型，该模型充分融合了粗糙集和径向基网络的优势。通过实例仿真实验表明，该模型减少了识别的主观因素，简化了网络结构，比传统的粗糙集和BP网络结合的方法识别效果更明显，分类能力更强，具有很广阔的应用前景。

简介：在战场侦察雷达的应用中,对炸点目标的探测和识别,一直是一个重要课题。针对炸点和普通目标的回波特性作了讨论。文中研究了炸点和普通目标回波信号经动目标检测（MTD）处理后的特征,发现了两种目标特征谱在多普勒滤波器通道响应的特点,提出了一种在多普勒滤波器通道进行二元积累,设定检测门限来判定炸点目标的方法;另外,对目标多普勒响应的滤波器分布特征作了分析,利用炸点目标与普通目标的多普勒分布差的区别进行目标识别,并取得了很好的效果。

简介：针对基于周期模糊函数的伪码调相连续波雷达信号的参数提取,分析了在有限采集时间下噪声对参数估计精度的影响。首先推导了伪码调相连续波雷达信号的周期模糊函数,给出了基于周期模糊函数的参数估计方法;然后分析了参数估计受噪声影响的原因,推导了在模糊函数变换中,这些由噪声所产生项（不期望项）的均值和方差,并进行了仿真分析。结果表明,截获信号模糊函数的噪声项方差及噪声功率大小与有限采样时间有关,随着采样数据的增大,噪声的方差趋于无限小,对参数估计精度的影响也越来越小。

简介：支持矢量机是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.本文重点分析了支持矢量机多分类问题中存在的错分、拒分现象,提出了一种基于支持矢量机特征空间的模糊隶属度函数.多目标识别的仿真结果表明,采用这种模糊隶属度函数,能够减少目标的错分和拒分数量,提高识别率.