大时宽信号的特征提取及识别方法研究

论文摘要

大时宽低截获概率雷达信号由于具有低功率、宽带宽以及良好的抗干扰性和隐蔽性,使得传统的截获接收机很难检测与识别,已广泛应用于雷达、通信等领域。这种具有低截获概率特征的雷达,常用的大时宽脉冲信号主要有:线性调频、相位编码和相参脉冲信号等。目前,不少文献已对常用雷达辐射源的信号识别问题进行了研究,而对关于大时宽低截获概率雷达同频干扰信号的识别与分类方面的研究并不多。雷达辐射源的有效分类识别是军事自动化控制和指挥系统的强烈需求。对雷达信号细微特征提取、分类和识别,不仅是现代电子对抗侦察机在复杂、密集信号环境下分选雷达信号、高可信度地识别各雷达属性的需要,同时也是雷达系统设计和抗干扰设计的需要。随着雷达技术的发展与应用,现代战场不仅表现在雷达数量的日益增多和电磁环境的日益错综复杂,还体现在电磁频谱的日益拥挤和雷达间出现的同频干扰与带内非同频干扰现象的日益严重。分析和识别低截获概率雷达信号之间的同频/非同频干扰特征,不仅有助于改进雷达体制,提高雷达抗同频干扰能力,而且也有助于雷达区分不同的干扰信号,便于采取不同的抗干扰措施和手段,抑制和保护干扰信号对雷达工作的影响或造成的损害。为此,本文针对几种典型的大时宽低截获概率雷达信号,研究多同型雷达间同频干扰信号的特征提取与识别问题,并进行了仿真实验,主要包括以下几个方面:（1）介绍了脉冲压缩的原理以及雷达采用脉冲压缩体制的优缺点。从脉冲压缩原理和截获概率因子入手,研究与模拟仿真了三种典型的大时宽低截获概率雷达信号:LFM、相位编码以及相参脉冲,分别给出了它们的时频特征、模糊函数和低截获概率特性,得出了低截获概率雷达信号具有低峰值功率和频带较宽这两大特点,说明了低截获概率雷达用于目前及未来舰艇及武器装备中的优越性。（2）分别应用WVD时频分布、分数阶傅里叶变换和分形理论等方法,研究了提取表征LFM、相位编码和相参脉冲这几种大时宽低截获概率雷达信号区别的参数特征和信号特征,得出了应用这些特征的精细分析与识别,可建立雷达信号识别数据库的有效和可行性,为研究现代雷达复杂信号的分选识别和雷达抗干扰措施的运用提供了可靠保证。（3）针对现代雷达体制下复杂信号的低截获特性,为了提高雷达辐射源信号的个体识别率,提出了一种新的分类识别方法。该方法用小波包变换提取能反映信号脉冲无意调制特征的信号各频带能量,通过泛化能力和学习能力都很强的混合核函数支持向量机进行分类识别,仿真结果证明:该方法是有效和可行的,性能优于已有方法。（4）针对三种常见低截获概率雷达信号的干扰类型识别问题,结合分形和分数阶傅里叶变换算法,提取干扰后混合信号的信息维数、盒维数以及分数阶域信号分量能量之比,构造特征向量,然后通过支持向量机、灰色关联聚类、以及K-均值聚类积累法对干扰类型分类识别。仿真结果表明:这种方法可以对干扰类型有效分类识别,判断出干扰类型属于同型同频干扰、非同型同频干扰或是带内非同频干扰,对雷达抗干扰设计和系统设计有重要意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状和发展趋势
• 1.3 本文主要研究内容及工作要点
• 1.4 本文组织结构
• 第二章 大时宽低截获概率雷达信号分析研究
• 2.1 低截获概率雷达原理
• 2.1.1 截获因子
• 2.1.2 截获因子
• 2.1.3 实现低截获雷达的技术途径
• 2.2 大时宽脉冲压缩技术
• 2.3 几种典型的大时宽低截获概率雷达信号
• 2.3.1 线性调频脉冲信号
• 2.3.2 相位编码脉冲信号
• 2.3.3 相参脉冲信号
• 2.3.4 三种低截获雷达脉冲信号主要特征
• 2.4 本章小结
• 第三章 大时宽低截获概率雷达信号特征提取及分类识别
• 3.1 低截获概率雷达信号的时频分布特性
• 3.2 基于分数阶傅里叶变换的雷达信号特征提取识别方法
• 3.3 基于小波脊线的雷达信号特征提取识别方法
• 3.4 基于分形的雷达信号特征提取识别方法
• 3.5 本章小结
• 第四章基于小波包变换的雷达辐射信号分类识别与特征提取
• 4.1 不同类型脉内无意调制特征
• 4.1.1 频率漂移
• 4.1.2 脉冲包络
• 4.1.3 相位噪声
• 4.1.4 杂散输出
• 4.2 具体算法实现
• 4.2.1 预处理
• 4.2.2 小波包变换
• 4.2.3 基于混合核函数的支持向量机
• 4.3 仿真分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 同频/非同频识别方法及仿真比较
• 5.1 灰色相关积累法
• 5.2 支持向量机
• 5.3 仿真实验
• 5.3.1 仿真实验1
• 5.3.2 仿真实验2
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文