復(fù)雜信號環(huán)境下雷達信號分選技術(shù)方法研究.pdf

1、隨著雷達技術(shù)的飛速發(fā)展和新體制雷達的廣泛應(yīng)用，雷達所處的信號環(huán)境呈現(xiàn)出密集、復(fù)雜和多變的特征，雷達信號分選的難度也逐漸增高。信號分選方法在追求實時性的同時還要充分考慮到分選結(jié)果的準(zhǔn)確性。為了能夠有效分選復(fù)雜信號環(huán)境下的雷達信號，本文深入研究信號分選的關(guān)鍵算法，并針對單一分選算法存在分選結(jié)果模糊性甚至無法正確分選的缺陷，提出了聯(lián)合分選算法。傳統(tǒng)的信號分選方法形式單一，只能適應(yīng)數(shù)量單一，參數(shù)特定的輻射源環(huán)境，已經(jīng)遠遠不能滿足現(xiàn)代信號分選的要

2、求。所以在當(dāng)前飛速發(fā)展的信息化社會的大背景下，亟需探尋出能夠適應(yīng)復(fù)雜多變電磁環(huán)境的信號分選新方法。本文在深入研究了經(jīng)典信號分選算法的基礎(chǔ)上，提出了兩種能夠適應(yīng)當(dāng)前復(fù)雜信號環(huán)境的信號分選新方法，主要工作如下：
　　(1)簡單介紹了當(dāng)前信號分選的背景與國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，對雷達信號分選技術(shù)作了簡要概述，闡述了當(dāng)前復(fù)雜信號環(huán)境的原因、信號分選的重要參數(shù)以及信號分選的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，給后續(xù)深入研究奠定了扎實的基礎(chǔ)。
　　(2)本文深入研究分析

3、了典型的雷達信號分選算法，包括累積差值直方圖法，序列差值直方圖法，PRI變換法及其修正算法、動態(tài)關(guān)聯(lián)法以及獨立分量分析法。并對不同的算法作了計算與仿真，從不同角度分析各算法的特點，驗證不同算法的適用范圍。
　　(3)提出了一種基于脈內(nèi)特征的PRI變換新算法，把信號發(fā)脈內(nèi)特征加入到PRI變換中，首先利用脈內(nèi)特征對交疊信號進行預(yù)分離，降低脈沖的復(fù)雜性，并將預(yù)分離信號分配到不同的數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，然后進行并行運算，對不同緩沖區(qū)的子脈沖流利用P

4、RI變換法進行主分選。并通過計算機仿真分析該算法，驗證了其有效性。
　　(4)最后對盲源信號分離(Blind Source Separation,BSS)算法進行了研究，將經(jīng)典快速獨立分量分選算法(FastICA)和二階盲識別算法(SOBI)相結(jié)合，提出一種對角化盲源信號綜合分選方法，并通過計算性能指數(shù)(PI)和信號干擾比(SIR)兩個指標(biāo)來分析不同信噪比下算法的分選性能。
　　由于現(xiàn)代雷達信號模型和電磁環(huán)境越來越復(fù)雜，信號