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年第期电子对抗总第期
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改进模糊算法在雷达辐射源识别中的应用
李浩
解放军陆军军官学院,合肥
摘要要赢得现代战争的主动权,就必须充分掌握敌方雷达辐射源的信息,这就使得雷
达辐射源识别成为现代电子侦察系统中最重要的功能模块之一。首先概述了雷达辐射源
识别的基本思想、识别系统和常见识别算法,然后介绍了模糊识别理论。针对当前辐射源
识别存在的模糊性和不确定性特点,改进了辐射源模糊识别算法,详细描述了算法的实现
过程,最后阐述了算法的实例应用。结果表明,相比于模糊识别算法,改进算法的正确识
别率有了明显提高。
关键词改进模糊算法雷达辐射源识别率隶属度证据组合最优隶属准则



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雷达辐射源识别技术是目标识别技术的重要波的参数,按照某种规则和算法及查询辐射源特征
组成部分,在军事作战中,主要依靠雷达探测发现数据库,判断出发射该电磁波雷达的用途或类型,
目标,雷达探测会辐射电磁波,我方可以通过电子进而推断出敌方平台的类型或型号,为我方制定作
侦察设备在接收空间范围内被动地接收并捕获敌战预案提供参考依据,取得战场的主动权。
方发射的电磁波,并快速计算出电磁辐射源的方位随着科学技术的发展,信息化装备被广泛应
和频率等参数,雷达辐射源识别技术依据这些电磁用于现代战场,电磁信号环境日益复杂。由于对
收稿日期:年月日
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抗和反对抗的需要,一部雷达往往有多种工作模一种型号的雷达对应模板中的一个类,该雷
式,且不同雷达的工作模式相互交叠,因此在雷达达在信号空间上的工作点为该雷达的特征向量。
辐射源识别的过程中,存在着不完整性、不确定特征分量的值可通过调用参数库动态获得。同
性,特别是模糊性。目前其识别方法主要有三类: 时,通过参数库管理接口,可修改和完善参数库中
数据库比对法、神经网络法和专家系统法。三种的特征分量值。辐射源识别是在信号分选后进行
方法中,数据库比对法应用与研究的时间最长,技的,在与参数模板类进行比较时,首先确定该信号
术相对成熟,是目前世界各国侦察设备普遍使用是否已被识别过。如已经识别过,将待识别信号
的方法;专家系统法是人工智能技术在雷达辐射首先与此参数模板类进行比较,如果比较的结果
源识别中的应用,智能化程度高,识别效果好,但相符,更新识别结果;如不相符,再与其它参数模
结构复杂,很难满足对实时生要求高的侦察设备, 板类进行比较。在与所有参数模板类相比较时,
多用于侦察设备的辅助分析或中高级情报处通常会出现多个相符的情况,那么被测辐射源参
理;神经网络法是当前最热门、被大家广泛看数便不能立即和某一已知辐射源相联系,就需将
好、但实际应用较少的一种技术,原因在于对神经它存到未知辐射源信息中,收集被测辐射源参数
网络的核心研究尚未成熟,算法也相对复杂。进一步处理。
而且这三类方法都具有一定的主观因素和不确定. 雷达辐射源识别系统
性,使得识别结论具有一定的不可靠性。图是单信息源雷达辐射源识别图。首先,
本文将模糊理论应用于辐射源识别的研究在电子侦察设备收到辐射源信号以后进行特征提
中