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1、基于特征提取的信號識別技術(shù)普遍存在低信噪比條件下識別效果差的問題，特別是對調(diào)制參數(shù)大范圍變化信號的識別效果更不理想。本文將短時拉馬努金傅里葉（ST-RFT）算法應(yīng)用于調(diào)制方式識別中，通過研究調(diào)制信號的特征提取以及分析信號識別效果，探討基于ST-RFT算法在調(diào)制信號識別領(lǐng)域應(yīng)用的可行性。同時，對微動目標調(diào)制信號的參數(shù)估值是估值領(lǐng)域的研究熱點，然而傳統(tǒng)對微動目標調(diào)制信號參數(shù)估計方法存在有噪聲情況下高精度估值與超量計算的矛盾。本文將ST-RF
2、T算法應(yīng)用于微動目標參數(shù)估計中，通過分析微動目標參數(shù)估計正確率，探討基于ST-RFT算法在參數(shù)估值領(lǐng)域應(yīng)用的可行性。
針對MP、LFM、BPCP、2FCP以及4FCP五種雷達脈內(nèi)調(diào)制信號進行基于ST-RFT算法的信號識別。研究表明，在低信噪比及信號載頻、LFM信號時寬帶寬積、FCP信號跳頻寬度大范圍變化條件下，基于ST-RFT結(jié)合偽澤尼克矩算法的信號識別正確率可達到90％，優(yōu)于基于STFT算法及WVD與遷移學習模型相結(jié)合的算法
3、?；赟T-RFT結(jié)合偽澤尼克矩的算法應(yīng)用于雷達脈內(nèi)調(diào)制信號的識別具有一定可行性。
針對CW、2ASK、BPSK、2FSK和4FSK五種數(shù)字調(diào)制信號進行基于ST-RFT算法的信號識別，研究證明，在信噪比為0dB的條件下，信號平均正確識別率達到90%，相比基于譜圖時頻分析法，提高了10.4%，特別是相比于基于瞬時幅度和瞬時頻率特征方法，4FSK調(diào)制信號的識別率可提高9%。基于ST-RFT的算法可以應(yīng)用于低信噪比條件下的數(shù)字調(diào)制信
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