Radar Signal Sorting Based on Intra-pulse Features

Das Kapitel "Radar Signal Sorting Based on Intra-Pulse Features" führt einen neuen Ansatz zur Sortierung von Radarsignalen ein, indem Intra-Pulse-Features im Frequenzbereich genutzt werden. Herkömmliche Methoden, die auf Pulsbeschreibungswörtern (PDW) und Pulswiederholungsintervallen (PRI) beruhen, bleiben in modernen elektronischen Kriegsumgebungen aufgrund ihrer Anfälligkeit für Lärm und der Entstehung neuer Radarsysteme häufig hinter den Erwartungen zurück. Dieses Kapitel befasst sich mit diesen Beschränkungen, indem Radarsignale in den Frequenzbereich umgewandelt werden, wo die Auswirkungen des Rauschens verringert werden, und indem Merkmale wie Kastengröße und Geringfügigkeit extrahiert werden. Die Methode enthält auch ein Merkmal des Ähnlichkeitskoeffizienten, um die Spektrumformen verschiedener Modulationsmodi zu beurteilen. Die Kombination dieser Merkmale, die durch Kernel Fuzzy C-Means Clustering (KFCM) verarbeitet werden, zeigt selbst bei niedrigen Signal-Rausch-Verhältnissen (SNR) eine hervorragende Sortiergenauigkeit. Simulationsergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz eine Sortiergenauigkeit von 100% für acht Arten von Radarsignalen bei SNR-Pegeln über 10 dB erreicht, was seine Robustheit und praktische Anwendbarkeit in realen Szenarien unterstreicht.