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期刊信息/Journal information
雷达学报
中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会
雷达学报

中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会

吴一戎

季刊

2095-283X

radars@mail.ie.ac.cn

010-58887062

100190

北京市海淀区北四环西路19号

雷达学报/Journal JOURNAL OF RADARSCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《雷达学报》办刊宗旨为：坚持理论与实践相结合，学术与工程应用相结合，报道雷达领域最新科研成果，引导学科发展方向，推动理论和学术发展，促进科技成果转化为生产力，建设我国雷达领域高水平学术交流平台。 《雷达学报》定位为雷达领域的高水平学术性期刊。读者对象为国内外雷达学科领域的专家学者、科研人员、院校师生和专业工程技术人员等。
正式出版
收录年代

    基于SVM的捷变频雷达密集转发干扰智能抑制方法

    杜思予刘智星吴耀君沙明辉...
    173-185页
    查看更多>>摘要：密集转发干扰与雷达发射信号高度相关,兼具压制式和欺骗式干扰效果,使雷达系统难以检测到真实目标,严重威胁雷达作战能力.针对这一问题,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的捷变频雷达密集转发干扰智能抑制方法.通过对随机样本集进行离线训练获得最优SVM模型,智能化识别并分类目标和干扰;然后,采用平滑滤波进一步抑制目标所在距离单元内的干扰信号;最后,基于压缩感知(CS)理论进行二维高分辨重构,估计出目标参数信息.仿真实验与实测数据处理结果表明,所提算法在不同场景下均能够有效抑制密集转发干扰,准确检测出真实目标.

    电子对抗机器学习捷变频雷达密集转发干扰支持向量机

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    基于差分特征的间歇采样转发干扰辨识与抑制方法

    盖季妤姜维张凯翔梁振楠...
    186-196页
    查看更多>>摘要：间歇采样转发式干扰机通过对其接收到的雷达发射信号进行采样、存储、处理和多次转发,在雷达接收端形成逼真的假目标干扰效果.为提升上述干扰场景下的雷达探测性能,该文提出了一种新的信号差分特征提取方法,在此基础上,利用目标回波和干扰信号在差分特征空间的差异设计判决准则,从而在有效辨识并抑制干扰的同时实现目标检测.仿真结果表明:该方法干扰抑制效果显著,相比于3种典型的时频域滤波算法等效信噪比改善4.2 dB以上.

    间歇采样转发干扰差分特征干扰辨识干扰抑制目标检测

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    分布式多传感器多目标跟踪方法综述

    曾雅俊王俊魏少明孙进平...
    197-213页
    查看更多>>摘要：多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性.多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,广泛应用于军事、民用领域.该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术,主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件,重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联,并给出仿真结果.最后,该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题,并指出了其未来发展趋势.

    分布式多传感器多目标跟踪目标跟踪传感器配准航迹关联数据融合

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    基于Raw I/Q和深度学习的射频指纹识别方法综述

    陈翔汪连栋许雄申绪涧...
    214-234页
    查看更多>>摘要：硬件差异会形成辐射源的独有指纹,并附加在无线电信号上,利用辐射源的这一独特属性可进行射频指纹识别.在非合作条件下,由于信道环境未知、信号调制方案等先验知识匮乏,基于特征工程的射频指纹识别方法面临巨大挑战,而基于深度学习的射频指纹识别方法,尤其是能够直接处理Raw I/Q的方法表现出了很大潜力,但是该方向的研究成果较为零散,妨碍了研究者对关键问题的把握.该文首先从先验知识的利用上,对基于深度学习的射频指纹识别方法进行了分类对比,将问题聚焦到基于Raw I/Q和深度学习的射频指纹识别方法.然后,该文重点对使用Raw I/Q进行射频指纹识别的深度神经网络模型进行了分类和讨论,并对射频指纹识别相关的开源数据集、数据表示方法和数据增强方法进行了整理和归纳.最后,该文讨论了基于深度学习的射频指纹识别方法所面临的难题和值得关注的研究方向,以期对射频指纹识别的研究与应用有所帮助.

    射频指纹识别特定辐射源识别深度学习卷积神经网络几何深度学习

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    杂波先验数据缺失条件下基于级联优化处理的雷达波形设计方法

    张应奎孙国皓钟苏川余显祥...
    235-246页
    查看更多>>摘要：认知雷达波形设计往往依赖于精准的杂波先验信息,当先验信息数据存在缺失时,所构建的杂波模型会严重失配,进而影响雷达对杂波的抑制能力.该文针对杂波先验数据缺失条件下的雷达波形优化问题,建立完全随机缺失机制下的点状与块状缺失场景,设计恒模与相似性约束的波形优化模型,提出基于优先级填充-强化学习级联优化的雷达波形训练算法:即采用强化学习智能体与填充算法修复后的杂波环境相交互的级联方法,以最大化信杂噪比为优化目标,通过迭代训练得到雷达最佳波形参数配置策略.最后,仿真验证不同缺失概率条件下所提算法的优越性.结果表明:相比于传统非级联优化算法,该文所提算法均可获得更优的杂波抑制性能,有效提升雷达的探测能力.

    波形设计杂波抑制先验数据缺失优先级填充强化学习级联优化

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