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雷达频率调制信号脉内细微特征分析技术研究

2020-11-28阅读(322)

雷达频率调制信号脉内细微特征分析技术研究

论文摘要

复杂雷达信号的检测和分类一直是电子战的关键技术。随着雷达发射机和波形种类的增加，采用到达方位、载频、到达时间、脉宽及脉幅的传统方法已经不能满足电子战信号处理的要求。为了有效地识别雷达信号，必须对雷达信号脉内细微特征进行分析和提取。本论文研究了雷达频率调制信号的脉内细微特征提取方法，对低信噪比下多分量频率调制信号的快速高精度参数估计和检测进行了深入的研究。论文内容包括：1．介绍了电子战的概念和组成结构，以及现代战争中的雷达信号脉内细微特征分析技术研究现状，总结了非平稳信号分析的内容、发展过程和现状。从信号表示的角度回顾了时频分析的起源，介绍了它的发展趋势。2．提出了平滑伪多项式Wigner-Ville分布（SP-PWVD）以减少低阶多项式Wigner-Ville分布（PWVD）表示高阶多项式相位信号（PPS）信号时出现的交叉项，总结了SP-PWVD的有关性质，利用最优化方法来设计高阶PWVD，采用快速傅立叶变换（FFT）插值来实现PWVD的高阶瞬时矩中非均匀采样信号相乘时的尺度变换。3．深入分析了交叉项和自适应扩散局部扩散行为的特点，利用差分法来去除自适应扩散无法去除的交叉项，采用Hesse矩阵代替梯度平方张量来获取局部扩散方向以提高时频分布可读性，给出了扩散算法的一种数字实现方案。4．采用FFT插值和二次插值来提高乘积高阶模糊函数（PHAF）估计精度，将逐次滤波和RELAX结合起来改进PHAF，以实现低信噪比（SNR）下多分量高阶PPS的高精度参数估计。讨论了用PHAF实现多分量高阶PPS检测时遇到的困难，对基于PHAF模的检测算法作了分析，提出了基于逐次滤波和PHAF模最大值的PPS检测方法，可以在较低SNR下实现多分量高阶PPS的检测。研究了PPS阶数和延时组的选择。5．分析了在低SNR下基于Radon-模糊变换（RAT）模的检测器存在的问题，利用二阶差分法来改进RAT以提高线性调频信号（LFM）的检测概率，采用二次搜索方法改进RAT来实现LFM的快速高精度参数估计，采用FFT插值和二次插值来提高解调法的估计精度，对Radon Wigner变换（RWT）、解线调、PHAF和乘积三次相位函数进行了比较，并重点分析了解线调方法和PHAF方法的运行时间、信噪比门限和样本个数之间的关系。6．对全文进行了总结，指出了频率调制信号参数估计中有待进一步研究的问题。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 雷达信号脉内细微特征
  • 1.3 脉内细微特征分析国内外研究现状
  • 1.4 非平稳信号分析
  • 1.5 本文主要工作和章节安排
  • 第二章 时频分析及基本概念
  • 2.1 时间表示
  • 2.2 频率表示
  • 2.3 时频表示
  • 2.4 时间-尺度表示与时频表示
  • 2.5 时频分析
  • 2.6 基本概念
  • 2.6.1 单分量信号
  • 2.6.2 多分量信号
  • 2.6.3 时频分布的可读性
  • 2.6.4 信噪比
  • 2.6.5 蒙特卡洛方法及蒙特卡洛仿真
  • 2.6.6 信噪比门限
  • 2.7 本章小节
  • 第三章 多项式Wigner-Ville分布
  • 3.1 引言
  • 3.2 Wigner双谱
  • 3.3 多项式Wigner-Ville分布
  • 3.3.1 多项式Wigner-Ville分布的定义
  • 3.3.2 多项式Wigner-Ville分布的设计
  • 3.3.3 多项式Wigner-Ville分布仿真及分析
  • 3.3.4 多项式时频分布、IF估计与时变高阶谱
  • 3.4 平滑伪多项式Wigner-Ville分布
  • 3.4.1 平滑伪Wigner-Ville分布
  • 3.4.2 平滑伪多项式Wigner-Ville分布定义及性质
  • 3.4.3 平滑伪多项式Wigner-Ville分布仿真
  • 3.5 本章小节
  • 第四章 自适应扩散时频表示
  • 4.1 引言
  • 4.2 扩散与时频分布
  • 4.3 各向同性扩散时频分布
  • 4.3.1 各向同性扩散时频分布模型
  • 4.3.2 各向同性扩散时频分布的实现
  • 4.4 各向异性扩散时频分布
  • 4.4.1 各向异性扩散时频分布模型
  • 4.4.2 交叉项和自适应扩散的局部扩散行为分析
  • 4.5 基于差分的自适应扩散时频分布
  • 4.6 基于Hesse矩阵的自适应扩散时频分布
  • 4.7 本章小节
  • 第五章 多分量高阶PPS信号的快速高精度参数估计和检测
  • 5.1 引言
  • 5.2 信号模型及积分广义模糊函数
  • 5.3 多延时高阶模糊函数
  • 5.4 乘积高阶模糊函数
  • 5.4.1 乘积高阶模糊函数定义
  • 5.4.2 PHAF估计PPS信号流程
  • 5.5 基于FFT插值和二次插值的PHAF估计方法
  • 5.6 逐次滤波PHAF
  • 5.7 基于逐次滤波&RELAX方法的PHAF
  • 5.7.1 RELAX算法
  • 5.7.2 基于逐次滤波&RELAX的PHAF
  • 5.7.3 逐次滤波&RELAX算法实验
  • 5.8 基于PHAF模最大和逐次滤波的PPS信号检测
  • 5.9 PPS信号阶数确定及延时组选择
  • 5.10 PPS信号Cramer-Rao界
  • 5.10.1 单分量高阶PPS信号Cramer-Rao界推导
  • 5.10.2 有关多分量PPS信号Cramer-Rao界结论
  • 5.11 本章小节
  • 第六章 线性调频信号检测和参数估计
  • 6.1 引言
  • 6.2 LFM模型
  • 6.3 Radon-Wigner变换
  • 6.4 Radon-模糊变换
  • 6.5 利用二阶差分法改进Radon-模糊变换
  • 6.5.1 低信噪比下Radon-模糊变换分析
  • 6.5.2 二阶差分法
  • 6.5.3 性能及讨论
  • 6.6 基于二次搜索的Radon-模糊变换
  • 6.6.1 LFM信号检测
  • 6.6.2 LFM参数估计
  • 6.6.3 仿真结果及分析
  • 6.7 基于FFT插值和二次插值的解线调法
  • 6.8 LFM分析方法比较
  • 6.9 本章小节
  • 第七章 全文总结
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻博期间取得的研究成果

    • 相关论文文献

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