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《解放军信息工程大学》 2010年
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雷达信号脉内调制方式识别与特征分析

雷恒恒  
【摘要】:随着新体制雷达的迅猛发展,空间电磁环境的日益复杂,雷达信号脉内调制方式识别和特征分析变得愈加困难。本文首先以小波包变换和瞬时频率分析为基础,研究了两种雷达信号调制方式识别的算法,然后从雷达信号调制参数和雷达信号包络特征两个方面,研究了雷达信号脉内特征分析的相关算法。主要工作如下: 1.研究了基于小波包的雷达信号脉内调制方式识别算法。首先深入研究小波包变换的基本理论,利用最优小波基技术,提取了含有信息量大的小波包重构系数。针对小波包重构系数维数过高和如何构造识别特征的问题,给出了两种特征构造的方法:第一、计算小波包重构系数的能量,以能量的统计特征为识别特征;第二、对小波包重构系数进行奇异值分解,并取前6个大的奇异值做为识别特征。详细介绍了BP网络模型的参数设置问题,并建立了相应的BP分类器。最后通过实验分析了基于两种构造特征的识别算法的性能。 2.研究了基于瞬时频率的雷达信号调制方式识别算法。针对在低信噪比条件下瞬时频率统计特征稳定性差而导致识别率低的问题,给出了一种基于瞬时频率图的雷达信号调制方式识别的方法。在深入分析雷达信号瞬时频率特性的基础上,给出了一种将瞬时频率转化为二值图像的方法,提取了瞬时频率二值图像的矩特征,并进行了归一化处理,消除了采样频率和信号长度对特征的影响。建立了两种级联分类器并设计了相应的BP神经网络分类器,最终通过仿真实验分析了该方法的性能。 3.研究了线性调频信号参数的贝叶斯估计方法和相关接收提取相位编码子码宽度的方法。推导了一种线性调频信号参数的贝叶斯估计模型,并将其推广到正弦信号载频的贝叶斯估计中。通过MCMC方法对贝叶斯估计进行优化计算,解决了贝叶斯估计方法计算量大的问题;研究了一种结合随机游走抽样和独立马尔科夫抽样的混合抽样方法,提高了MCMC算法的收敛速度;利用相关接收法提取子码宽度,采用平滑,子码宽度微调和实虚部结果相平均等方法,提高了子码宽度的估计精度。 4.研究了雷达信号包络特征分析的相关算法。深入研究了希尔伯特变换提取包络的算法,针对其抗噪性能差,提取的包络误差大等缺点,研究了复小波变换提取雷达信号的包络算法。对提取的包络进行平滑处理,减小噪声对包络的影响。提取了复小波变换后几层的包络特征,并使用PCA技术对包络特征进行了优化处理,减小了包络特征的维数并增加了包络特征的稳定性。
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN957.51

【参考文献】
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