Automatic modulation classification is essential in radar emitter identification. We propose a cascade classifier by combining a support vector machine (SVM) and convolutional neural network (CNN), considering that noise might be taken as radar signals. First, the SVM distinguishes noise signals by the main ridge slice feature of signals. Second, the complex envelope features of the predicted radar signals are extracted and placed into a designed CNN, where a modulation classification task is performed. Simulation results show that the SVM-CNN can effectively distinguish radar signals from noise. The overall probability of successful recognition (PSR) of modulation is 98.52% at 20 dB and 82.27% at -2 dB with low computation costs. Furthermore, we found that the accuracy of intermediate frequency estimation significantly affects the PSR. This study shows the possibility of training a classifier using complex envelope features. What the proposed CNN has learned can be interpreted as an equivalent matched filter consisting of a series of small filters that can provide different responses determined by envelope features.
ES 시스템에서 레이더 신호의 PRI 변조특성 분석은 고밀도 전자전 신호 환경에서의 레이더 식별 모호성 문제로 인해 그 중요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 ES를 위한 레이더 펄스 신호의 PRI 변조형태를 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 기법은 PRI 시퀀스의 선형 자기상관관계에 나타나는 각 변조형태별 특징을 기반으로 정의한 형태 구분자들을 이용하여 PRI 변조형태를 인식한다. 또한 제안된 기법은 주기적인 변조특성을 갖는 PRI 변조형태에 대해서 변조주기를 추정한다. 제안한 기법의 성능을 입증하기 위해 다양한 모의신호에 대한 실험결과를 제시하였다.
Many of modem radars use modulated pulse repetition intervals for the purpose of anti-aliasing and ECCM. The interception, analysis and identification of radar signals is a major function of a radar intercept receiver. In this paper, we discuss the identification of pulse repetition intervals modulation of radar signals which is one of the major parameters for the analysis of radar. We proposed a new algorithm based on Markov models approach. This approach is shown to be reliable and robust to the missing pulses, as well as to require only relatively few pulse data.
This paper presents a novel method for identification of FSK modulated radar signal. Three features which measure the number of frequency tones, the regularity of the frequency shifting, and the diversity of power spectrum of detected radar signal, are introduced. A Two-step combined maximum likelihood classifier was used to identify the details of the detected FSK signal; the modulation order and the use of Costas code. We attempted to divide FSK signal into binary FSK, ternary FSK, 8-ary FSK, and FSK with Costas code of length 7. The simulation results indicated that the proposed methods achieves an averaged identification accuracy was 99.93% at a signal-to-noise of 0 dB.
LYNX ESM system operates digital receiver for analyzing radar of intrapulse modulation signal. This paper contains DC offset compensation method of IQ channels, imbalancing comensation method of amplitude and phase, precisional PW measurement using adaptive threshold set, analyzing algorithm of intrapulse modulation signals. Its effectiveness was proven by technical and operational test.
In electronic warfare(EW), low probability of intercept(LPI) radar signal is a survival technique. Accordingly, identification techniques of the LPI radar waveform have became significant recently. In this paper, classification and extracting parameters techniques for 7 intrapulse modulated radar signals are introduced. We propose a technique of classifying intrapulse modulated radar signals using Convolutional Neural Network(CNN). The time-frequency image(TFI) obtained from Choi-William Distribution(CWD) is used as the input of CNN without extracting the extra feature of each intrapulse modulated radar signals. In addition a method to extract the intrapulse radar modulation parameters using binary image processing is introduced. We demonstrate the performance of the proposed intrapulse radar waveform identification system. Simulation results show that the classification system achieves a overall correct classification success rate of 90 % or better at SNR = -6 dB and the parameter extraction system has an overall error of less than 10 % at SNR of less than -4 dB.
나로우주센터에서는 우주발사체의 비행임무 초기구간 동안에 발사체의 거리 및 속도정보를 획득하기 위해서 광학추적장비에 거리측정 도플러 레이더를 탑재하여 운용하고 있다. 본 논문은 광학추적장비의 MFCW(Multi Frequency Continuous Wave)방식과 FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave)방식 도플러 레이더 구성과 거리측정 방법을 기술하였다.
Classification of radar signals in the field of electronic warfare is a problem of discriminating threat types by analyzing enemy threat radar signals such as aircraft, radar, and missile received through electronic warfare equipment. Recent radar systems have adopted a variety of modulation schemes that are different from those used in conventional systems, and are often difficult to analyze using existing algorithms. Also, it is necessary to design a robust algorithm for the signal received in the real environment due to the environmental influence and the measurement error due to the characteristics of the hardware. In this paper, we propose a radar signal classification method which are not affected by radar signal modulation methods and noise generation by using deep learning techniques.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.39-42
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2006
The paper reports on the first experimental evidence for space-observed manifestation of the open ocean tsunami in the microwave radar backscatter (in C- and Ku-bands). Significant variations of the radar cross section synchronous with the sea level anomaly were found in the geophysical data record of the altimetry satellite Jason-1 for the track which crossed the head wave of the catastrophic tsunami of 26 December 2004. The simultaneous analysis of the available complementary data provided by the satellite three-channel radiometer enabled us to exclude meteorological factors as possible causes of the observed signal modulation. A possible physical mechanism of modulation of short wind waves due to transformation of the thin boundary layer in the air by a tsunami wave is discussed. The results open new possibilities of monitoring tsunamis from space..
As the application field of radar is expanded and the bandwidth increases, the number of radar sensors operating at the same frequency is continuously increasing. In this paper, we propose a method of analyzing interference when two pulse doppler radars are operated at the same frequency with different waveform which are designed independently. In addition, we show that even for a previously designed LFM waveforms, the interference can be suppressed without affecting the performance by changing the sign of the frequency slope by increasing/decreasing, or by modulating the pulses by the different codes. The interference suppression by different slopes is more effective for similar waveform and the suppression by the codes increases as the number of pulses increases. We expect this result can be extended to the cases where multiple radars are operated at the same frequency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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