Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "radar signals - detection" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Automatyczne rozpoznawanie sygnałów radiolokacyjnych z wykorzystaniem transformat Wignera-Villego
Automatic radar signals recognition using the Wigner-Ville Distribution
Autorzy:
Griszin, J.
Konopko, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/210586.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
radiolokacja
wykrywanie sygnałów radiolokacyjnych
analiza sygnałów
radar technique
radar signals - detection
signal analysis
Opis:
W referacie zaprezentowano autorski algorytm automatycznego rozpoznawania sygnałów radiolokacyjnych. Składa się on z czterech podstawowych faz. W pierwszej z zastosowaniem dystrybucji Wignera-Villego lub jej modyfikacji w postaci pseudo i wygładzonej pseudo dystrybucji Wignera-Villego realizuje się czasowo-częstotliwościową analizę sygnału. Następnie z zastosowaniem dwuwymiarowej filtracji redukuje się szum z kanału transmisyjnego oraz interferencje sygnałów związane z właściwościami stosowanych transformat czasowo-częstotliwościowych. W trzecim kroku wyznacza się charakterystyczne cechy analizowanych czasowo-częstotliwościowych reprezentacji sygnału. W końcowej fazie dokonuje się klasyfikacji sygnału na podstawie wyznaczonej wartości wektora cech. W referacie zaprezentowano również wyniki badań symulacyjnych automatycznej klasyfikacji kodu P4 (sygnał o kwadratowej modulacji fazy).
This paper contains an application of the joint time-frequency analysis for solving the radar signal recognition problem exploiting the particular features of modulation presented in a radar signal. These modulation features are the result of slight radar component variations and acts as an individual signature of a radar. The proposed algorithm is based on the Wigner-Ville Distribution, noise reduction procedure with using the Gaussian two-dimensional filter and on the RBF neural networks probability density function estimator which extracts the features vector used for the radar signal classification. The presented simulation results reveal a good performance of the algorithm in conditions of relatively small values of signal to noise ratio. It makes it possible to use such an algorithm for relatively high-speed radar signals recognition and estimating their parameters, for example in detecting and classifying low probability of intercept (LPI) radars.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2006, 55, 2; 65-77
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies