基于时频分析的脉内特征分析

雷达信号的脉内调制特征是雷达个体特征的重要体现,要对雷达信号进行分选和识别,高可信度地判别雷达属性,必须对雷达信号的脉内特征进行分析。时频分析技术特别适合非平稳信号的分析,作为一种特征提取的工具已得到较为广泛的应用。采用Wigner-Ville分布对常见的几种雷达信号进行了脉内调制方式分析,并采用MAT-LAB进行了仿真。     

基于综合时频检测的LFM信号调制特征提取

信号脉内调制信息识别技术对密集和复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义。通过讨论小波变换法、伪WVD法等典型LFM信号调制特征提取方法，提出了将小波变换法和伪WVD法提取的结果进行截断综合，再提取时频图脊线的新算法。实现了在低信噪比条件下，准确提取LFM信号的调制特征。仿真结果证实了算法的可行性。     

基于时频分布技术的雷达信号分析

分别介绍了短时傅里叶变换、小波变换、时频分布理论和信号的参数化表示等现代信号处理技术的实现原理,分析了不同理论方法的应用特点和不足,同时提供了典型雷达信号分析实例。通过对比实验,分析了信号时频分布与参数化表示方法对多分量信号处理的各自优点和局限性。     

低信噪比下脉内频率编码信号特征提取

信号脉内特征提取技术是雷达对抗系统分选、识别截获信号的关键技术。提出了一种首先用小波分析对脉内频率编码信号进行去噪，在此基础上再利用小波脊线法提取脉内特征的方法。计算机仿真验证了算法的有效性，具有一定的应用价值。     

利用小波变换识别脉内调制信号

利用小波变换的多分辨性质、基于信号和随机噪声在小波变换域中不同的模极大值系数特征，对于脉内调制这类渐近信号的连续小波变换进行了研究，并可行性 波变换来提取信号脉内调制特征，计算机仿真表明这种方法的有效性和可靠性。     

基于调制域的雷达信号脉内特征提取新方法

针对传统调制域检测法在提取雷达信号脉内特征中的不足,提出了一种通过检测极值点来提 取信号脉内特征的方法。首先通过检测出信号极值点,再对极值点进行运算处理,进而提取 出极值点中包含的脉内特征信息。该方法借助于极值点具有最大信息量的优势,并运用二次 提取频率来估计码元宽度,使得算法的信噪比性能得到有效改善。仿真结果表明,与传统调 制域检测法相比,该方法在低信噪比下对于多种类型信号的脉内特征参数的估计精度平均提 高30%。     

基于小波—神经网络的雷达信号脉内特征分析

时频分析是脉内特征分析中常用的一种方法,通过提取雷达脉冲信号的小波脊函数可以获得脉内调制信号在每个采样点的瞬时频率,然后再使用神经网络的方法对小波变换提取出的瞬时频率进行分析,便可以得到信号的脉内调制特征。以MoBet小波和多层感知器为例,对低信噪比下的典型雷达信号进行了仿真分析,结果验证了小波-神经网络分析脉内特征的有效性。     

基于综合测频法的脉内特征分析

综合测频法通常由搜索测频法和非搜索测频法这两种体制的测频方法结合而成。非搜索测频法瞬时测频范围大,但测频精度较低;而搜索测频法的瞬时测频范围小、测频精度较高,通常用非搜索测频法来引导搜索测频法,以近似过零检测和小波变换方法为例,对低信噪比下的典型雷达信号进行了仿真分析,结果验证了综合测频法提取信号脉内特征的有效性。     

基于小波变换和傅立叶变换的脉内调制特征识别

脉内特征分析是雷达信号分选的基础,也是电子对抗领域里的一个重要课题。主要讨论了用小波变换结合傅立叶变换的谱分析来识别雷达信号的脉内调制特征,并给出了仿真结果。     

雷达脉内特征提取方法的研究

简单描述了雷达脉内特征提取的时域自相关法，调制域分析法，时域倒频谱法，数字中频法的基本原理，各自的特点及工程实现的可行性。     

低信噪比下雷达信号脉内特征的提取

雷达信号脉内特征的提取是雷达对抗系统分选和识别截获信号的关键技术之一。利用小波脊线法可以实现雷达信号脉内特征的提取,但低信噪比下分析误差比较大。为改善低信噪比下脉内特征提取算法的性能,提出了首先用小波分析对信号进行去噪,提高信噪比,在此基础上再进行脉内特征提取的方法。仿真结果证明该算法有效,具有一定的参考价值。     

Chirp信号的时频分析特征比较

Chirp信号是一个典型的非平稳信号,在通信、声纳、雷达等领域具有广泛的应用,为了更好的显示其特性,文中首先介绍了各个算法的定义和公式,然后用各种时频分析方法对该信号以及该信号添加单频正弦噪声信号进行分析,比较各类方法的特点,通过分析和比较可知希尔伯特黄变换在处理该信号具有很好的聚集性以及对单频噪声也有很好的辨别能力.最后用MATLAB软件进行仿真得到结果.     

基于时频分布的线性调频雷达信号的研究

首先介绍了时频分布的基本概念。以雷达信号中常见的线形调频信号为例,对信号进行时频分析,并利用MATLAB语言构造出一种时间和频率的密度函数,以揭示信号中所包含的频率分量。仿真结果表明,运用时频方法能够正确识别常用的调频连续波雷达信号的调制方式,而且有噪声时仍然具有很好的性能。     

不同时频分析方法综合检测信号

本文讨论了不同时频分析方法的性能,线性时频分析方法稳健,但精度有限;非线性时频分析方法如:威格纳分布精度高,但是不稳健,对噪声敏感,多信号情况下存在交叉项的问题。本文将线性和非线性的时频分析方法结果按照与的规则进行综合,得到了稳健的高分辨的时频分布结果。     

雷达信号脉内调制特征分析

脉内特征是雷达信号分选的基础，也是电子对抗领域里的一个重要课题，本文主要讨论了相位差分分析法和最小二乘法在雷达信号脉内调制特征分析中的运用，并运用Vc＋＋6．0进行了仿真。     

基于发动机冷试的非平稳信号分析与特征提取

联合时频是分析非平稳信号的有力工具,文章通过几种时频分析如STFT、Wigner-Ville分布、小波变换和小波能量商,对发动机冷试振动信号进行分析。结果表明:STFT、WV、及WT均能一定程度反应信号的时频分布,STFT频率分辨率有限,WV分布存在一定的交叉干扰项,小波变换能够在各个尺度对信号进行观察,小波包能量商能够清楚地观察信号的能量分布,能够作为发动机状态的特征向量。     

雷达相位编码信号的脉内调制特征分析

以二相编码和四相编码信号为例,提出了在低信噪比条件下对雷达相位编码信号进行脉内调制特征提取的算法,计算机仿真、实验室和外场测试的结果证明本算法确实有效.     

复杂电磁环境下雷达信号脉内特征分析

介绍了数字中频技术,指出其在雷达信号脉内调制特征分析方面的优势,并针对线性调频雷达信号,结合傅里叶变换提取雷达信号脉内调制规律和调制参数,软件分析结果证明本方法是有效的。     

基于图像特征的雷达信号脉内调制识别算法

雷达信号体制和调制样式的多样化,信号环境的复杂化,使得常规的识别方法很难适应实际需要,无法有效地对辐射源信号进行分类识别。针对当前电子对抗系统中的问题,提出了一种新的有效的雷达信号脉内调制特征提取方法。该方法把雷达信号的时频分布作为一幅图像进行处理,利用图像处理算法提取其奇异值特征。由于奇异值分解本身具有良好的几何特性,提取的特征对信号的信噪比和采样点数是不敏感的。实际仿真结果表明该方法是有效的。