介紹基于雷達(dá)輻射源特征的離線情報(bào)分析軟件的架構(gòu)圖及流程。從流程、步驟等方面重點(diǎn)介紹在脈內(nèi)參數(shù)調(diào)制測(cè)量中使用的信號(hào)盲分離技術(shù)、自適應(yīng)處理技術(shù)、無(wú)模糊相位提取技術(shù),為全面研究離線情報(bào)分析軟件提供了理論依據(jù)。 

【文章來(lái)源】：艦船電子對(duì)抗. 2020,43(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

離線情報(bào)分析軟件

離線情報(bào)分析軟件具有參數(shù)測(cè)量精度高、提供廣泛測(cè)量和分析功能、具備多種直觀的顯示方式、支持人工參與輔助分析的功能,并具備多文件批處理功能,提高數(shù)據(jù)分析的效率。在信號(hào)脈內(nèi)測(cè)量分析時(shí),采用了信號(hào)盲分離技術(shù)、信號(hào)自適應(yīng)處理技術(shù)、改進(jìn)Kay瞬時(shí)頻率估計(jì)技術(shù)、超窄碼元信號(hào)識(shí)別技術(shù)、模糊決策樹(shù)判決技術(shù)等,提高信號(hào)分析的精度和準(zhǔn)確度。為了對(duì)脈間參數(shù)測(cè)量進(jìn)行分析,在成熟的累積直方圖(CDIF)、序列直方圖(SDIF)和時(shí)間序列確認(rèn)方法的基礎(chǔ)上,引入了數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)的GSP(generalized sequential pattern)算法對(duì)雷達(dá)信號(hào)知識(shí)進(jìn)行挖掘,提高信號(hào)脈間分析方法對(duì)信號(hào)的適應(yīng)性。離線情報(bào)分析軟件面臨著大數(shù)據(jù)量的問(wèn)題,因此必須對(duì)算法進(jìn)行加速;通過(guò)采用MKL庫(kù)、OpenMP技術(shù)、數(shù)據(jù)分析并行化技術(shù)顯著提高情報(bào)分析軟件的效率。離線情報(bào)分析軟件的分層架構(gòu)圖如圖2所示[2-4]。離線情報(bào)分析軟件的分析流程如圖3所示。

離線情報(bào)分析軟件分析流程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3136112