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《国防科学技术大学》 2005年
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雷达辐射源识别技术研究

张国柱  
【摘要】:在现代电子战中,辐射源识别是电子情报侦察系统(ELINT)和电子支援系统(ESM)重要功能之一。随着电子技术的飞速发展,雷达信号的体制和调制样式变得越来越多样化,信号环境也日趋复杂,使得常规的识别方法和理论很难适应实际需要,无法有效地对雷达信号进行识别,这也给雷达信号的识别研究提出了更高的要求。 近几十年来,学者们在雷达辐射源的识别方面作了大量有益的探索,提出了很多新思路和新方法,但这些方法大多都是基于较高信噪比(SNR≥10dB)、信噪比固定不变和样本数据充足的情况,很少涉及较低信噪比(SNR≥5dB)、信噪比变化和样本数据有限时的雷达辐射源识别问题。实际上,雷达信号经过空间传播和各种噪声的干扰,接受到的信号信噪比往往较低,而且信噪比也不是固定不变的。同时,由于截获信号的持续时间较短,造成样本数据不足,这将导致利用传统的辐射源分类方法识别率低下。 本文围绕着雷达信号信噪比低、信噪比变化和信号持续时间有限的特点,系统地研究了雷达发射机的相位噪声分布、信号的脉内有意调制特征提取、脉内无意调制特征提取和分类器设计这四个方面的内容,提出了新的品质优良的特征,设计了多种有效的单个分类器和组合分类器,实现了小样本、低信噪比和信噪比变化条件下的雷达辐射源型号识别和个体识别。 论文第二章首先分析了脉内无意调制产生的机理,得出发射机相位噪声是影响信号脉内无意调制的主要因素。其次,参照雷达发射机设计理论与实践,建立了发射机结构模型和发射机相位噪声等效模型,并且针对该模型进行了详细的研究,给出了发射机输出相位噪声的分布特性。 论文第三章提出了两种脉内有意调制特征提取方法。第一种方法是基于信号时频分布图像特征的提取方法,该方法把信号的时频分布当作一幅二维图像进行处理,首先采用基于最大熵的图像分割法得到信号时频分布图的边缘,然后结合改进的Hough变换算法和奇异值分解获得信号时频分布的图像特征,最后利用基于类内类间综合离散度的特征选择方法选出最优特征集。第二种方法是基于小波变换和傅立叶变换的特征提取方法,该方法首先对信号进行二次小波变换,得到信号的相位或者频率变化规律,然后对二次小波变换系数进行傅立叶变换,统计整形后的傅立叶谱峰数目和谱峰之间的相对关系,就得到可以有效的区分NS、LFM、BPSK和QPSK四类信号的特征。 论文第四章研究了雷达个体特征(脉内无意调制特征)提取技术。本章在第二章理论分析的基础上,综合利用小波变换、高阶统计量等现代信号处理理论,定义并提取了雷达辐射源时域特征、频域特征和变换域特征三类个体特征,为雷达辐射源的个体识别提供了有力的支持。 论文第五章提出了一种基于支持向量机(SVM)的辐射源识别算法。本章针对多对多
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TN957.5

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【参考文献】
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【共引文献】
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9 刘磊;王永骥;;基于单目视觉的机器人动态目标识别与跟踪[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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6 上海 高博;让电脑“听懂”人话[N];电脑报;2008年
7 本报记者 刘洪宇;当机器听懂了我们的声音[N];辽宁日报;2008年
8 记者 何腾江 通讯员 周汇成;验钞新技术通过鉴定[N];中山日报;2008年
9 李锦林;零外差接收机大举进入信息家电[N];中国电子报;2001年
10 林木树;反垃圾邮件有待新突破[N];人民邮电;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张国柱;雷达辐射源识别技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
2 吕铁军;通信信号调制识别研究[D];电子科技大学;2000年
3 张旗;基于属性的图像分类研究[D];大连海事大学;2005年
4 张立福;通用光谱模式分解算法及植被指数的建立[D];武汉大学;2005年
5 苏彩红;墙地砖质量自动检测技术的研究[D];华南理工大学;2004年
6 宋余庆;医学图像数据挖掘若干技术研究[D];东南大学;2005年
7 宋晴;基于液滴分析技术和液滴指纹图的液体识别方法的研究[D];天津大学;2005年
8 吴婷;自发脑电脑机接口模式识别关键技术与实验研究[D];上海交通大学;2008年
9 孙真真;基于光学区雷达目标二维像的目标散射特征提取的理论及方法研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2001年
10 武子玉;矿物近红外光谱信息提取及应用研究[D];吉林大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吕新正;基于多特征参数的通信信号调制识别研究[D];电子科技大学;2004年
2 刘芳;基带通信信号的参数估计、调制识别及解调[D];山东大学;2010年
3 李雪;基于固有时间尺度分解的数字调制识别[D];西安电子科技大学;2010年
4 刘鑫;突发通信中的低信噪比调制识别技术研究[D];西安电子科技大学;2011年
5 赵晓迪;基于谱分析的通信信号调制识别与参数估计研究[D];西南交通大学;2010年
6 高永强;基于高阶统计量的数字调制方式识别[D];西安电子科技大学;2006年
7 贾依菲;脉冲雷达信号快速调制识别算法研究[D];西安电子科技大学;2011年
8 张松华;低信噪比下RFID调制识别测试的研究[D];湖南大学;2010年
9 张璋;基于高阶统计量方法的亚健康脉象信号分析与研究[D];燕山大学;2009年
10 张斌;基于粗糙集与神经网络的调制信号识别研究[D];太原理工大学;2011年
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