本文關(guān)鍵詞：雷達輻射源信號無源偵收脈內(nèi)調(diào)制方式識別技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 雷達輻射源 調(diào)制方式識別 信號檢測 時相特征 參數(shù)估計 分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：本文結(jié)合項目需求主要研究了雷達輻射源信號脈內(nèi)調(diào)制方式識別技術(shù),分別討論了基于時頻特征的識別算法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別算法。本文首先采用相關(guān)檢測算法,較為精確地估計了雷達輻射源信號到達時間和結(jié)束時間。其次研究了雷達輻射源信號相位展開算法,從信號的測量相位推導(dǎo)出信號的真實相位。再基于信號的瞬時相位,采用修正的Kay算法獲取了信號的瞬時頻率,并詳細(xì)分析了該算法性能。在上述算法研究基礎(chǔ)上,本文基于信號的瞬時相位和瞬時頻率特征,建立了十二種雷達輻射源信號模型,分析了各自信號的時域、頻域特點,通過對比分析不同信號的時相、時頻曲線,給出了其脈內(nèi)調(diào)制方式的識別特征�；谶@些特征,給出了上述十二種常用雷達信號的調(diào)制方式識別及其參數(shù)估計算法,通過大量計算機仿真給出了各種信號在不同條件下的識別率以及參數(shù)估計誤差,并給出一個滿足工程需求的完整的雷達輻射源信號脈內(nèi)調(diào)制方式識別與參數(shù)估計方案。為實現(xiàn)對復(fù)雜雷達信號的識別,本文最后研究了一種新的雷達脈沖信號識別特征參數(shù),該特征參數(shù)主要考慮信號幅度統(tǒng)計特性和頻譜相像特性,研究和設(shè)計了一個分層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,并基于此分類器對六種雷達輻射源信號進行識別,仿真結(jié)果表明,該算法識別正確率高,具有較好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：雷達輻射源 調(diào)制方式識別 信號檢測 時相特征 參數(shù)估計 分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 本文的主要研究工作17-18
• 第二章 雷達輻射源信號預(yù)處理18-25
• 2.1 希爾伯特變換18
• 2.2 信號檢測18-19
• 2.2.1 相關(guān)檢測算法及檢測門限18-19
• 2.2.2 信號到達時間和結(jié)束時間的估計19
• 2.3 單載頻信號頻率估計算法19-22
• 2.3.1 雙線插值頻率估計算法20-21
• 2.3.2 修正的雙線插值算法21-22
• 2.4 基于Haar小波的小波變換22-23
• 2.5 曲線擬合23-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 第三章 雷達輻射源信號模型分析25-42
• 3.1 信號預(yù)處理25-28
• 3.1.1 相位展開算法25-27
• 3.1.2 瞬時頻率獲取27-28
• 3.2 頻率調(diào)制信號28-35
• 3.2.1 常規(guī)信號(NS)28-29
• 3.2.2 線性調(diào)頻信號(LFM)29-30
• 3.2.3 雙線性調(diào)頻信號(DLFM)30-31
• 3.2.4 分段線性調(diào)頻信號(MLFM)31-32
• 3.2.5 多項式調(diào)頻信號(PPS)32-33
• 3.2.6 非線性調(diào)頻信號(NLFM)33-34
• 3.2.7 頻移鍵控信號（FSK）34-35
• 3.3 相位調(diào)制信號35-39
• 3.3.1 二相編碼信號(BPSK)35-36
• 3.3.2 四相編碼信號(QPSK)36-38
• 3.3.3 多相編碼信號(MPSK)38-39
• 3.4 復(fù)合調(diào)制信號39-41
• 3.4.1 線性調(diào)頻-二相編碼復(fù)合調(diào)制信號(LFM/BPSK)39-40
• 3.4.2 頻移鍵控--相位編碼復(fù)合調(diào)制信號(FSK/PSK)40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于時頻特征的信號調(diào)制方式識別與參數(shù)估計42-68
• 4.1 頻率調(diào)制信號調(diào)制方式識別與參數(shù)估計42-52
• 4.1.1 常規(guī)信號、線性調(diào)頻信號等的識別和參數(shù)估計42-45
• 4.1.2 雙線性調(diào)頻(DLFM)信號的識別和參數(shù)估計45-46
• 4.1.3 分段線性調(diào)頻(MLFM)信號的識別和參數(shù)估計46-47
• 4.1.4 非線性調(diào)頻(NLFM)信號的識別和參數(shù)估計47-50
• 4.1.5 頻移鍵控信號的識別與參數(shù)估計50-52
• 4.2 相位編碼(BPSK\QPSK\MPSK)信號的識別與參數(shù)估計52-59
• 4.2.1 多相編碼信號(MPSK)的識別與參數(shù)估計52-56
• 4.2.2 二相、四相編碼信號(BPSK\QPSK)的識別和參數(shù)估計56-59
• 4.3 常見復(fù)合調(diào)制信號的識別與參數(shù)估計59-65
• 4.3.1 線性調(diào)頻-二相編碼復(fù)合調(diào)制信號(LFM/BPSK)59-62
• 4.3.2 頻移鍵控—相位編碼復(fù)合調(diào)制信號(FSK/PSK)識別與參數(shù)估計62-65
• 4.4 本章小結(jié)65-68
• 第五章 基于分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號調(diào)制方式識別68-76
• 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器68-71
• 5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)68-70
• 5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合規(guī)則70
• 5.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練70-71
• 5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計參數(shù)信號識別算法71-75
• 5.2.1 參數(shù)提取71-74
• 5.2.2 仿真分析74-75
• 5.3 本章小結(jié)75-76
• 第六章 總結(jié)與展望76-78
• 參考文獻78-82
• 致謝82-83
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文83

【參考文獻】

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本文編號：1031947