基于稀疏重構的調(diào)制樣式識別與參數(shù)估計.pdf

1、雷達偵察是雷達對抗的重要領域，其首要任務是截獲敵方雷達信號并進行信號檢測。傳統(tǒng)的截獲技術和檢測方法都基于Nyquist采樣定理，而壓縮感知理論突破這一限制，利用信號的稀疏性，截獲少量的觀測數(shù)據(jù)以達到檢測的目的。
　　本文主要將壓縮感知中稀疏重構的思想運用到調(diào)制樣式識別和參數(shù)估計中，證明通過少量的數(shù)據(jù)，仍可實現(xiàn)原始信號的信息提取。由于是理論基礎研究，所以只選取最基本的三種雷達信號作分析。具體研究內(nèi)容可概括為以下兩部分：
　　第

2、一部分研究了基于稀疏重構的脈內(nèi)調(diào)制樣式識別問題。首先論證三種待識別雷達信號具有可稀疏表示的前提條件，然后通過觀測矩陣和稀疏矩陣構成的字典，將少量的觀測信號映射到頻域，利用重構算法求解稀疏系數(shù)，通過對比稀疏度達到識別調(diào)制樣式的目的，最后通過仿真實驗論述該方法的正確性，并對不同壓縮率下的識別成功率、一定壓縮率下判別門限和判別規(guī)則的選取和噪聲對識別率的影響分別作了探究，得出：在合適的門限和判別規(guī)則下，該方法可以應用于調(diào)制樣式識別中，且當信噪比

3、不是特別低時，成功率依然有保障。
　　第二部分研究了基于稀疏重構的典型參數(shù)估計問題。針對三種基本雷達信號，改進第一部分的方法用來估計它們的典型參數(shù)。其中，單載頻信號主要針對中心頻率，由于前面方法已達到估計效果，故只對算法作了改進，以提高估計精度；LFM信號主要針對調(diào)頻斜率，利用分數(shù)階傅立葉變換對LFM有良好聚集性的特點，將稀疏矩陣的原子改為分數(shù)階傅立葉變換的逆核函數(shù)，通過尋找最佳聚集性得到變換階數(shù)，從而達到調(diào)頻斜率的估計；相位編碼