一种有效的雷达信号快速识别方法

针对多种调制类型的雷达信号快速侦察识别成功率较低的问题,提出了基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法.首先,由短时傅里叶变换(STFT)得到信号每一部分的瞬时频率特征;其次,对得到的瞬时频率进行两次归一化分别得到各自特征值;最后,用层次决策方法对雷达信号进行分类识别.仿真实验结果证明该方法能有效识别各种雷达信号,在信噪比高于-3 dB时,各种脉内调制的识别成功率都达到90%以上.     

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。     

基于瞬时特征参数和功率谱熵的联合调制识别

针对传统的瞬时特征参数识别法在低信噪比下识别信号种类少、识别率低等问题,文中提出了一种基于瞬时特征参数与功率谱熵联合的调制识别方法。该方法通过改进后的瞬时幅度及相位特征参数对调制信号进行识别,并引入了功率谱熵特征参数,可进一步实现对更多信号的类内识别。在信号类内识别方面,采用决策树分类方法,选取合适的门限值对常用的9种数字调制信号{ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM}进行识别分类。蒙特卡洛实验结果表明,相较于现有的识别方法,文中所提出的方法增加了识别信号的种类,还提高了低信噪比情况下的信号识别准确率。     

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。     

突发自适应调制信号的调制识别算法研究

针对突发自适应调制信号中的PSK和QAM调制方式识别问题,本文提出了一种能够识别BPSK、QPSK、8PSK以及16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM八种信号类型的盲识别算法。该算法首先对信号的循环平稳性进行了分析和讨论,给出了利用循环高阶累积量的特征实现信号识别分类的理论依据。然后,提出了三种基于循环累积量的特征分别实现了QAM和PSK类间识别、MPSK类内识别以及方形QAM与十字形QAM的识别。最后通过对MQAM信号的瞬时幅度分布特性的深入研究和分析,提出了一种基于瞬时包络平方的方差的特征实现了QAM的类内识别。该算法选择了二叉树支持向量机作为识别分类器,并设计了一种新的识别流程完成了对上述信号调制方式的识别。该算法无需精确同步,对载波相位具有较好的鲁棒性,并能够对中频信号进行识别。仿真实验表明,该算法能够实现在较低信噪比条件下突发信号的识别。      

一种适应低信噪比的脉内识别算法

针对传统的雷达信号脉内调制类型在低信噪比下识别能力不高的局限性,提出一种改进的适应低信噪比的信号调制类型分类识别算法。该算法对雷达脉冲信号流进行时间和脉宽格子划分,对同一格子中脉冲信号采用一阶差分自相关函数法计算特征向量,根据特征向量值进行聚类统计分类。分类后对每组内脉冲信号进行平方处理,再次计算特征向量并进行聚类统计分类,选择每组内质量较好的脉冲信号进行调制类型识别,提高了信号分类识别正确率,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于时频二维的雷达信号脉内调制识别方法

本文提出一种基于对时频矩阵分布图像的边缘信息与瞬时频率序列中的细节信息的提取来实现雷达信号脉内调制类型识别的算法。一方面对雷达信号时频矩阵进行图像处理强化边缘信息,并对其进行奇异值分解,另一方面得到信号的瞬时频率序列,基于AR模型得到其模型参数,得到信号的特征参数,构建相应的分类器进行调制类型的识别。通过一系列蒙特卡洛仿真表明,这种算法有较强的抗噪声能力,对信号的脉内参数变化不敏感,在低信噪比、信号参数变化与小样本条件下可以以较高的识别率得到稳定的识别结果。     

弹载雷达侦察干扰设备设计

论述了弹载雷达侦察干扰设备的天线设计、接收机设计和信号处理硬件设计,并从实际需求出发,重点讨论了信号处理算法中的信号检测技术、瞬时测频技术、雷达信号脉内调制识别技术和干扰信号产生技术.仿真结果表明所采用的信号处理算法可行,对于弹载平台雷达侦察干扰设备的设计具有指导意义.     

雷达信号有意调制的粗分类和细分类识别方法

针对雷达信号脉内有意调制中2类典型调制信号,即相位编码(PSK)信号和调频(FM)信号,提出了一种由粗到细的方法进行脉内识别。首先,对接收到的雷达信号利用其3 dB带宽明显不同的特点,进行类间粗分类,识别出PSK信号和FM信号;然后,针对PSK信号和FM信号类内特征的不同,提出了利用信号的小波脊频特征,来对雷达信号进行类内细分类识别的方法,使PSK信号被细分类为BPSK信号和QPSK信号、FM信号被细分类为LFM信号和NLFM信号,从而完成了典型雷达信号的有意调制的识别。仿真结果表明,在一定信噪比下,此识别方法真实有效。