雷達(dá)信號(hào)細(xì)微特征分析與識(shí)別.pdf

1、隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展及其在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的廣泛應(yīng)用，新型雷達(dá)信號(hào)源個(gè)體的調(diào)制方式更加靈活，參數(shù)變化多樣，并且現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)電磁信號(hào)環(huán)境復(fù)雜，以使基于傳統(tǒng)常規(guī)參數(shù)的雷達(dá)信號(hào)識(shí)別技術(shù)無(wú)法滿足現(xiàn)實(shí)的需求。為此，迫切需要探索新的識(shí)別方法，以提高現(xiàn)有電子戰(zhàn)中雷達(dá)對(duì)抗裝備的技術(shù)水平，這就使得雷達(dá)信號(hào)源個(gè)體識(shí)別的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并且得到迅速發(fā)展。本文主要分析與研究了雷達(dá)信號(hào)有意調(diào)制識(shí)別和雷達(dá)信號(hào)無(wú)意調(diào)制識(shí)別的相關(guān)理論和方法，全文的主要研究工作概括如下：

2、　　 針對(duì)雷達(dá)信號(hào)有意調(diào)制中兩類典型調(diào)制信號(hào)，即相位編碼(PSK)信號(hào)和調(diào)頻(FM)信號(hào)。本文提出了一種基于由粗到細(xì)的分類識(shí)別方法。根據(jù)PSK信號(hào)和FM信號(hào)兩者的頻率譜3dB帶寬明顯不同的特點(diǎn)，先進(jìn)行類間粗分類識(shí)別。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)PSK信號(hào)和FM信號(hào)類內(nèi)特征的不同，本文又提出了基于小波脊頻特征的類內(nèi)細(xì)分類識(shí)別方法，使PSK信號(hào)被細(xì)分類識(shí)別為二相編碼(BPSK)信號(hào)和四相編碼(QPSK)信號(hào)，使FM信號(hào)被細(xì)分類識(shí)別為線性調(diào)頻(LFM)

3、信號(hào)和非線性調(diào)頻(NLFM)信號(hào)，至此完成整個(gè)分類識(shí)別過(guò)程。
　　 在雷達(dá)信號(hào)有意調(diào)制類型識(shí)別過(guò)程中，本文研究了加性高斯白噪聲(AWGN)信道中載波信號(hào)采樣序列瞬時(shí)頻率的概率密度分布模型，并通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)驗(yàn)證該分布模型的正確性。分析了不同采樣速率及信噪比對(duì)瞬時(shí)頻率概率密度分布的影響。根據(jù)該分析結(jié)論本文提出了一種基于抽取與重構(gòu)的瞬時(shí)頻率估計(jì)算法，并且對(duì)該算法的性能進(jìn)行了詳細(xì)的分析。同時(shí)還對(duì)多載波信號(hào)采樣序列瞬時(shí)頻率產(chǎn)生混疊以至無(wú)法分

4、辨的情況進(jìn)行了分析，并推導(dǎo)了瞬時(shí)頻率完全混疊時(shí)的極限公式。最后通過(guò)蒙特卡羅仿真驗(yàn)證了提出的估計(jì)算法的正確性。
　　 在對(duì)已完成類型識(shí)別的信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)方面，本文提出了一種基于三次相位函數(shù)法的改進(jìn)LFM雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法。采用三次相位函數(shù)(Cubic Phase Function，CPF)法可實(shí)現(xiàn)對(duì)LFM及NLFM信號(hào)的參數(shù)估計(jì)。該方法可提取此類信號(hào)相位函數(shù)的各項(xiàng)系數(shù)，它只需通過(guò)二階非線性變換在信號(hào)參數(shù)空間形成最大值來(lái)進(jìn)行參數(shù)

5、估計(jì)，具有較高的估計(jì)精度和良好的抗噪聲能力。針對(duì)該算法計(jì)算量大的問(wèn)題，本文利用信道化提取的脈沖前沿頻率和脈沖寬度信息，提出調(diào)頻斜率搜索范圍設(shè)定準(zhǔn)則。另外，提出雙尺度調(diào)頻斜率搜索法，可大量減小計(jì)算量，同時(shí)保證低信噪比下的算法精度。
　　 針對(duì)雷達(dá)常規(guī)脈沖信號(hào)重復(fù)間隔(Pulse Repetition Interval，PRI)特征，本文應(yīng)用到達(dá)時(shí)間(Time Of Arrival，TOA)差值法進(jìn)行雷達(dá)信號(hào)源個(gè)體識(shí)別。針對(duì)雷達(dá)信號(hào)

6、載波頻率偏移特征，本文應(yīng)用快速傅里葉變換法(FFT)進(jìn)行雷達(dá)信號(hào)源個(gè)體識(shí)別。針對(duì)應(yīng)用雷達(dá)脈沖信號(hào)波形特征進(jìn)行雷達(dá)信號(hào)源個(gè)體識(shí)別，本文是在對(duì)實(shí)測(cè)脈沖信號(hào)分析的基礎(chǔ)上，對(duì)其最能代表被分析信號(hào)源個(gè)體特征的脈沖信號(hào)包絡(luò)的上升沿波形特征進(jìn)行提取，并應(yīng)用Hausdorff距離法分別從其時(shí)域和頻域兩個(gè)角度，對(duì)其提取出的特征進(jìn)行識(shí)別。對(duì)于上述的識(shí)別結(jié)果，本文均給出相應(yīng)的正確識(shí)別概率。
　　 針對(duì)由相位噪聲引起的雷達(dá)信號(hào)無(wú)意調(diào)制的識(shí)別，本文首先提