雷達(dá)頻率調(diào)制信號脈內(nèi)細(xì)微特征分析技術(shù)研究.pdf

1、復(fù)雜雷達(dá)信號的檢測和分類一直是電子戰(zhàn)的關(guān)鍵技術(shù)。隨著雷達(dá)發(fā)射機(jī)和波形種類的增加，采用到達(dá)方位、載頻、到達(dá)時(shí)間、脈寬及脈幅的傳統(tǒng)方法已經(jīng)不能滿足電子戰(zhàn)信號處理的要求。為了有效地識別雷達(dá)信號，必須對雷達(dá)信號脈內(nèi)細(xì)微特征進(jìn)行分析和提取。本論文研究了雷達(dá)頻率調(diào)制信號的脈內(nèi)細(xì)微特征提取方法，對低信噪比下多分量頻率調(diào)制信號的快速高精度參數(shù)估計(jì)和檢測進(jìn)行了深入的研究。論文內(nèi)容包括： 1．介紹了電子戰(zhàn)的概念和組成結(jié)構(gòu)，以及現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的雷達(dá)信號脈

2、內(nèi)細(xì)微特征分析技術(shù)研究現(xiàn)狀，總結(jié)了非平穩(wěn)信號分析的內(nèi)容、發(fā)展過程和現(xiàn)狀。從信號表示的角度回顧了時(shí)頻分析的起源，介紹了它的發(fā)展趨勢。 2．提出了平滑偽多項(xiàng)式Wigner—Ville分布(SP—PWVD)以減少低階多項(xiàng)式Wigner—Ville分布(PWVD)表示高階多項(xiàng)式相位信號(PPS)信號時(shí)出現(xiàn)的交叉項(xiàng)，總結(jié)了SP—PWVD的有關(guān)性質(zhì)，利用最優(yōu)化方法來設(shè)計(jì)高階PWVD，采用快速傅立葉變換(FFT)插值來實(shí)現(xiàn)PWVD的高階瞬時(shí)矩

3、中非均勻采樣信號相乘時(shí)的尺度變換。 3．深入分析了交叉項(xiàng)和自適應(yīng)擴(kuò)散局部擴(kuò)散行為的特點(diǎn)，利用差分法來去除自適應(yīng)擴(kuò)散無法去除的交叉項(xiàng)，采用Hesse矩陣代替梯度平方張量來獲取局部擴(kuò)散方向以提高時(shí)頻分布可讀性，給出了擴(kuò)散算法的一種數(shù)字實(shí)現(xiàn)方案。 4．采用FFT插值和二次插值來提高乘積高階模糊函數(shù)(PHAF)估計(jì)精度，將逐次濾波和RELAX結(jié)合起來改進(jìn)PHAF，以實(shí)現(xiàn)低信噪比(SNR)下多分量高階PPS的高精度參數(shù)估計(jì)。討論了

4、用PHAF實(shí)現(xiàn)多分量高階PPS檢測時(shí)遇到的困難，對基于PHAF模的檢測算法作了分析，提出了基于逐次濾波和PHAF模最大值的PPS檢測方法，可以在較低SNR下實(shí)現(xiàn)多分量高階PPS的檢測。研究了PPS階數(shù)和延時(shí)組的選擇。 5．分析了在低SNR下基于Radon—模糊變換(RAT)模的檢測器存在的問題，利用二階差分法來改進(jìn)RAT以提高線性調(diào)頻信號(LFM)的檢測概率，采用二次搜索方法改進(jìn)RAT來實(shí)現(xiàn)LFM的快速高精度參數(shù)估計(jì)，采用FFT