信号部分缺失情形下雷达关键参数的统计建模

In the modern world, electronic information has become the main means of communication. Especially in military, it has become the nerve center of the whole battlefield communication and command system. The radar is one of the most important equipment in the information battlefield. With the rapid development of electronic information technology, radar countermeasure is facing more and more complicated electromagnetic environment. At the same time, there is a large number of missing signal in the process of signal reconnaissance, which greatly increases the difficulty of radar signal analysis.. In this project, based on the radar reconnaissance data, according to the working model of radar parameters, we will introduce statistical imputation method to cope with the missing data. Then, through the proper mathematical modeling of the key parameters, we would gain an insight into the target radar on their work style, pattern, behavior characteristics and tactical intention. This topic has become a key problem in radar signal analysis, and also caused the attention of scholars in many crossing disciplines such as electronic information, statistics, mathematics and computer science.

当今世界，电子信息已成为主要的通讯手段，特别是军事电子信息系统已经成为整个战场通信和指挥系统的神经中枢，而雷达是信息化战场最重要的装备。随着电子信息技术的迅猛发展，雷达对抗面临着越来越复杂的电磁环境的同时，信号侦察过程中无时无处不存在着信号缺失，雷达信号分析的难度大大增加。. 本课题将通过雷达个体侦察数据，根据雷达参数工作模型，引入统计方法插值补缺，自动识别雷达基本参数工作样式，实现关键参数数学建模，解译目标雷达工作样式、模式、行为特征、协作方式和战术意图等较高层次的信息，提供高效指挥决策控制信息。这已成为雷达信号分析的关键问题，也是军事领域非常关注的电子信息、统计、数学、计算机等多学科交叉的重大问题。

随着电子信息技术的迅猛发展，雷达对抗面临着越来越复杂的电磁环境，同时信号侦察过程中无时无处不存在着信号缺失，大大增加雷达信号分析的难度。本课题首先基于统计参数与非参数方法对雷达侦察数据进行插补值算法研究，在数据随机缺失、完全随机缺失和非随机缺失的情况下，研究多种缺失数据的处理方法及其在统计推断时的应用。其次对于复杂的雷达信号，我们提出应用正态分布和瑞利分布的混合模型拟合接收到的杂波统计模型，应用正态和均匀分布的混合统计模型拟合具有复杂规律的信号，应用混合t-分布统计模型拟合具有重尾特点的复杂信号；在利用半参数分位数回归模型对雷达信号数据进行拟合估计时，提出计算速度更快、精度更高的计算方法-MM算法。另外我们还对雷达信号的无源定位算法进行研究，先后提出雷达对抗单站无源定位算法、地坐标意义下三维单站无源定位迭代算法、三维移动目标无源定位算法。从数值模拟来看, 我们提出的算法在定位精度和定位速度两方面均具有显著提高。最后尝试利用深度学习在图像处理方面的优势，对雷达信号进行分类研究。将时频信息处理为图像信息，利用卷积神经网络对时频图像进行特征提取、状态识别，提出一种基于时频分布和卷积神经网络的新型信号调制分类方法，为多源信号分选提供新的思路和应用依据。