基于瞬时频率的脉内调制识别技术

雷达信号脉内调制识别是雷达侦察的一个重要内容，基于瞬时频率的识别技术可以实现对多种调制类型信号的识别及参数提取，该方法在一定信噪比条件下有较高的正确识别率，算法也较为简单，适合在雷达对抗侦察数字接收机上高速实现。     

基于瞬时频率的脉内调制识别技术

雷达信号脉内调制识别是雷达侦察的一个重要内容,基于瞬时频率的识别技术可以实现对多种调制类型信号的识别及参数提取,该方法在一定信噪比条件下有较高的正确识别率,算法也较为简单,适合在雷达对抗侦察数字接收机上高速实现。     

一种快速雷达信号脉内调制识别分析方法

针对类信号的脉内调制识别问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和瞬时累加自相关的快速雷达信号脉内调制识别方法。采用由粗到细的识别方案,依据累加STFT频谱带宽将信号分为调频和调相信号。采用时域累加瞬时自相关识别BPSK和QPSK信号,利用STFT频谱的时域特征识别LFM和NLFM信号,经仿真实验分析,在较低信噪比下可正确实现信号识别,该方法适于FPGA的快速实现。     

基于FPGA的脉内调制雷达信号识别算法

针对脉内调制雷达信号检测,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的脉内调制特征实时提取技术,利用时-频分析、瞬时自相关、时域累加平滑的方法,实现对常见脉内调制雷达信号(简单脉冲信号、二进制相移键控(BPSK)信号、正交相移键控(QPSK)信号、线性频率调制(LFM)信号、频移键控(FSK)信号)实时检测及脉内调制样式实时提取,并将脉内调制类型与常规PDW字结合构成扩展脉冲描述字(EPDW).测试结果证明了该方法实时性好、准确率高.     

基于多维特征的雷达信号脉内调制识别技术

为了在复杂信号环境下能够稳定、准确地识别出信号,使用Choi-Williams时频分布作为信号描述方式,选取信号时频图像特征、信号波形复杂度和瞬时量特征组成特征矢量输入到以支持向量机(SVM)为主分类器的组合分类器中得到信号类型,并估计出信号各项参数。仿真实验表明该算法性能优良,在低信噪比(SNR)与信号参数变化的情况下可以以较高的识别率得到稳定的识别结果。     

基于瞬时自相关算法的线性调频雷达信号脉内分析研究

估计线性调频信号的瞬时频率和调制参数,是进一步获得脉内特征并最终识别信号的基础。线性调频信号模型由软件编程产生,引入瑞利分布高斯谱模型来模拟背景杂波。提出采用小波包分析方法进行消噪处理,以瞬时自相关算法估计信号的瞬时频率,进而求出调制参数。瞬时自相关算法进行了滑动平均改进。计算机仿真实验得到瞬时自相关算法估计瞬时频率的...     

频率调制信号调制方式识别方法

为完成对FM,2FSK,4FSK,8FSK,MSK等频率调制信号的识别,在瞬时频率直方图统计图、信号功率谱、信号平方谱等提取特征,这些特征提取简单,计算量小.给出了频率调制信号识别算法,并利用实测数据验证算法的性能及算法对脉冲成形滤波器形状,频偏等因素的鲁棒性.     

基于瞬时频率的LFM信号脉内分析

雷达信号的脉内调制特征分析在雷达侦察系统中充当了一个重要角色,是雷达系统信号处理过程中的一个重要组成部分,在瞬时频率基础上提出了一种快速而有效的脉内分析方法——首先对加入加性高斯白噪声的复信号进行相位解模糊,由测量的相位展开得到信号的真实相位,然后进行Ⅳ阶相位差分,得到估计的瞬时频率,最后再利用迭代变权最小二乘线性拟合的方法得出对信号瞬时频率的估计曲线.此方法也可完成对起始频率和调频斜率等参数的估计.大量的仿真实验和分析可以验证,提出的方法是可行、有效的,而且在工程上具有良好的应用价值.     

脉内调制信号的分析

通过对几种脉冲调制算法的比较,分析了各种算法的优缺点和适用范围,并在原算法基础上加以改进,提出了一种新的脉冲信号调制分析方案：针对不同的信号采用不同的算法。计算机仿真结果表明：此方案识别信号能力强,在较低的信噪比下具有很好的效果。     

基于AD9854的非线性调频脉压雷达信号的产生技术

由于非线性调频（NLFM）信号固有的距离旁瓣较低而无需加权处理,避免失配损失而倍受关注。介绍一种基于直接数字频率合成（DDS）的非线性调频信号的硬件系统结构和软件设计方法。该设计主要通过控制DDS器件AD9854,采用折线型逼近方式产生非线性调频信号。实验证明该设计满足要求。     

基于FRFT的雷达信号脉内特征分析

针对目标模拟训练器中精确测量雷达信号脉内参数的需求,提出了基于FRFT的线性调频信号脉内参数估计的方法,给出目标训练器中脉内参数的计算过程,通过仿真分析了信噪比对算法估计性能的影响。仿真结果表明在较低信噪比下,本算法对不同的线性调频信号的参数估计有较高的精确度。     

基于AD9854的非线性调频脉压雷达信号的产生技术

由于非线性调频(NLFM)信号固有的距离旁瓣较低而无需加权处理,避免失配损失而倍受关注.介绍一种基于直接数字频率合成(DDS)的非线性调频信号的硬件系统结构和软件设计方法.该设计主要通过控制DDS器件AD9854,采用折线型逼近方式产生非线性调频信号.实验证明该设计满足要求.     

基于随机森林的雷达信号脉内调制识别

针对雷达信号脉内调制识别算法存在着准确率低的问题,提出一种新的雷达脉内调制类型自动识别方法,该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征构成融合特征,然后将融合特征输入随机森林分类器,实现信号的分类识别.仿真实验中对8种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别,提出的算法在信噪比为-2 dB时识别准确率可以达到90％以上,验证了该方法的有效性.     

低信噪比情况下调频信号的瞬时频率估计

提出一种基于互Wigner-Ville分布(XWVD)的瞬时频率迭代估计方法.理论分析了该方法的收敛性,通过仿真比较了各种瞬时频率估计方法在噪声下的估计方差,证明此方法在低信噪比情况下对估计线性调频信号的瞬时频率有较好的效果.并采用加窗的方法改进了此算法,仿真结果证明,改进的方法对非线性调频信号的瞬时频率进行了有效估计.     

基于雷达及其信号信息数据库的被动辐射源识别技术

介绍了雷达及其信号参数数据库的设计思路,论述了该数据库设计思路的科学性和有效性。详细描述了基于雷达信号信息数据库的被动辐射源识别方法。讨论了被动辐射源识别程序进行被动辐射源信息接收、存储和识别的稳定性和效率。     

基于多支路线性调频脉冲信号的波束成形技术研究

基于电子移相器的波束成形技术使用带宽通道会受到限制,引入真延时阵列可有效解决此问题。提出了一种新型波束成形系统,该系统由4个平行通道构成,每个通道为1个具有二阶相位特性的微波光子滤波器(MPF),其原理是基于非均匀采样的有限脉冲响应(FIR)滤波器技术,高斯信号经滤波器滤波后可获得该系统所需的多路线性调频(LFM)信号,各个通道在产生LFM信号后输入各个通道上的天线阵子,同时各路信号利用光纤色散控制延时,从而实现波束指向的调控。由于滤波器输出的信号参数具备可调谐性,因此本系统具有极高的灵活性。通过理论推导和Matlab仿真证明该方法可以实现波形的产生和宽带宽的波束成形。     

基于光采样的瞬时测频技术研究

传统高频微波信号瞬时测频(Instantaneous Frequency Measurement,IFM)技术受模拟数字转换器(Analog To Digital Converter,ADC)影响很大.提出了一种新的光采样方法,放弃传统的ADC,利用光强度调制器将高频微波信号调制到低重复频率采样光脉冲上,进而达到光采样的目的.利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)结合线性调频z变换(Chirp-z Transform,CZT)的方法,提高频谱分辨率,对欠采样条件下产生的频率余数进行准确估计,进而通过中国余数定理对信号频率进行重构.实验模拟表明,该方法可以对39 GHz带宽内信号频率进行准确测量.     

基于改进型AlexNet的LPI雷达信号识别

为了识别低截获概率(LPI)雷达信号,给出一种基于Choi-Williams分布(CWD)和改进型AlexNet网络模型。首先,利用CWD时频分析方法获得LPI雷达信号的二维时频图像;然后,对获取的原始图像进行预处理,建立改进型AlexNet网络模型对处理后的图像进行训练,获得训练模型;最后,利用训练模型对常见LPI雷达信号(FMCW,Costas,Frank,P1,P2,P3,P4)进行识别。仿真结果表明,与AlexNet网络模型相比,改进型AlexNet对LPI雷达信号识别率更高。     

基于时频分布图像和主分量分析的脉内调制识别算法研究

本文提出了一种利用模式识别中图像处理的方法来进行雷达脉内调制特征识别的新算法.通过对雷达信号时频分布图像进行二维小波分解,并对其进行主分量分析,获得每类雷达信号中的特征参数,构建相应的分类器,并利用此分类器对信号进行识别.仿真结果表明,利用信号的时频分布图像来进行信号识别是完全可行的,提取的特征参数具有很好的鲁棒性,具有较强的抗噪声能力,同时可以取得较高识别率.