基于云模型的辐射源信号多站分选方法

仇洪冰; 周兰兰; 周陬; 顾宇; 狄城弘

doi:10.12263/DZXB.20210212

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基于云模型的辐射源信号多站分选方法

学术论文 | 更新时间：2025-12-08

- 基于云模型的辐射源信号多站分选方法
- Multi-Station Sorting Method for Emitter Signal Based on Cloud Model
- 电子学报 2022年50卷第10期页码：2469-2477
- 作者机构：
  
  桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林 541004
- 作者简介：
  
  [ "仇洪冰男，1963年出生，江苏如皋人.现为桂林电子科技大学信息与通信学院教授，博士生导师.主要研究方向为宽带无线通信、通信信号处理、辐射源定位等.E-mail: qiuhb@guet.edu.cn" ]
  [ "周兰兰女，1997年出生，重庆万州人.现为桂林电子科技大学信息与通信学院硕士研究生.主要研究方向为无线通信、通信信号处理.E-mail: zhoull211@163.com" ]
  [ "周陬（通讯作者）男，1983年出生，湖北松滋人.2007年获华中科技大学信息与通信工程专业博士学位.现为桂林电子科技大学副教授，高级工程师，硕士生导师.主要研究方向为无人机群智协同通信与感知网络、低轨卫星通信网络、认知无线电、位置感知与建图、物联网与大数据技术应用等." ]
  [ "顾宇男，1994年出生，江苏泰州人.现为桂林电子科技大学信息与通信学院博士研究生.主要研究方向为无线通信、通信信号处理.E-mail: 2633675468@qq.com" ]
  [ "狄城弘男，1994年出生，辽宁抚顺人.现为桂林电子科技大学信息与通信学院硕士研究生.主要研究方向为无线通信、通信信号处理.E-mail: 371343469@qq.com" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(62071135);广西重点研发计划（No.桂科AB17292058）;广西科技基地和人才专项（No.桂科AD18281044）;“认知无线电与信息处理”教育部重点实验室主任基金(CRKL190104)
- DOI：10.12263/DZXB.20210212
  中图分类号： TN957.51;
- 收稿：2021-02-03，
  
  修回：2021-10-31，
  
  纸质出版：2022-10-25
- 稿件说明：
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仇洪冰,周兰兰,周陬等.基于云模型的辐射源信号多站分选方法[J].电子学报,2022,50(10):2469-2477.

QIU Hong-bin,ZHOU Lan-lan,ZHOU Zou,et al.Multi-Station Sorting Method for Emitter Signal Based on Cloud Model[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2022,50(10):2469-2477.
仇洪冰,周兰兰,周陬等.基于云模型的辐射源信号多站分选方法[J].电子学报,2022,50(10):2469-2477. DOI： 10.12263/DZXB.20210212.

QIU Hong-bin,ZHOU Lan-lan,ZHOU Zou,et al.Multi-Station Sorting Method for Emitter Signal Based on Cloud Model[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2022,50(10):2469-2477. DOI： 10.12263/DZXB.20210212.

摘要

本文分析了两站和三站时差分选的性能和运行效率，提出了一种基于云模型的辐射源信号多站分选方法.该方法首先利用两站时差分选方法完成脉冲配对与粗分选；然后运用云模型计算各配对成功脉冲集合在时差、脉宽和载频参数维度上的隶属度，合并来自同一辐射源的脉冲集合，实现细分选；最后利用另一个云模型计算配对失败脉冲与细分选后的集合在脉宽、载频和带宽参数维度上的隶属度，归类配对失败脉冲.仿真结果表明，与现有多站时差方法相比，本文通过引入云模型合并时差粗分选结果中来自同一辐射源的脉冲集合，降低了虚警率，同时实现了配对失败脉冲的准确归类，提高了方法的鲁棒性.

Abstract

In this paper

the performance and operating efficiency of two-station and three-station time difference of arrival(TDOA) sorting are analyzed

and a multi-station sorting method for emitter signal based on cloud model is proposed. Firstly

two-station TDOA sorting method is used to complete the pulse pairing and rough sorting. And then

the sets of pulses from same emitter is merged by using cloud model and calculating membership of each sets in terms of TDOA

pulse width and radio frequency. Finally

another cloud model is used to classified the pulses which failed to pair by calculating the membership of the pulses which failed to pair and the refined sets in pulse width

radio frequency and bandwidth. Simulation results show that compared with the existing methods

the proposed method can realize the sorting of pulses which failed to pair and reduce the false alarm rate by introducing the cloud model. The robustness of the method is improved.

关键词

Keywords

references

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