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。     

基于倒谱分析的雷达信号脉内调制识别

提出对雷达信号进行时域倒谱分析,能够将卷积性或乘法性信号分量分离,进而分析出雷达信号的调制信息。计算机仿真表明,在低信噪比条件下,倒谱分析对线性调频信号和相位编码信号的调制参数都能够进行有效估计。     

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.     

基于三维特征的雷达信号脉内调制识别

针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量,使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明,所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现对不同雷达信号进行识别,证实了该方法的有效性。     

基于中频直接采样正交相干检波技术的信号脉内特征提取

信号脉内特征提取技术是电子战中一个重要的研究内容，它对密集、复杂环境中辐射源的分选、识别起着重要的作用。讨论了利用中频直接采样相干检波技术实现信号脉内特征的提取，仿真结果证明了该技术的可行性。     

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%。     

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。     

雷达信号脉内细微特征参数分析

介绍了基于正弦波频率估计的脉内特征参数估计方法,并与数字正交法相结合,解决了编码信号频率估计模糊问题。对单频信号、线性调频信号、二相编码信号、四相编码信号进行了脉内特征分析,给出了仿真结果。     

一种新的Morlet小波及其在雷达信号特征提取中的应用研究

为准确估计雷达信号的瞬时频率,文中提出了一种基于新Morlet小波原子提取信号小波脊线的方法。通过分析小波脊线原理,使用新Morlet小波原子提取雷达辐射源信号的小波脊线特征。同时,针对不同调制类型的雷达信号,根据小波分解时—频约束关系,分析了正确提取信号脊线特征的条件。仿真实验表明,与普通Morlet小波原子相比,基于改进的Morlet小波提取信号脊线特征具有较强的检测概率和抗噪性能,其方法的有效性为实验结果所证实。     

一种信号调制识别网络的轻量化设计

神经网络在信号调制识别领域得到了广泛关注和研究。针对现有调制识别算法为提高识别准确率,导致模型尺寸过大、计算时间过长的问题,提出了一种调制识别神经网络的轻量化设计方案。该方案由信号失真校正模块和分类模块两部分组成。其中,信号失真校正模块通过参数估计器提取相位偏移信息,再经参数转换器对相位偏移进行参数校正,保证信号识别精度;分类模块由一维卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network, 1D-CNN)、选通递归单元(Gated Recurrent Unit, GRU)和高斯衰减层构成,从时间和空间的角度有效提取信号特征,并减少冗余参数量以缩减模型大小。仿真结果表明,所提方案与同精度网络相比,平均识别准确率提升0.21%,计算时间缩减到1/3.4,模型尺寸缩减到1/7.77。     

基于核主成分分析的二次雷达脉冲信号初始特征提取

针对二次雷达脉冲信号的特征选择与分类问题进行研究,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的初始特征提取方法.根据二次雷达脉冲信号的特点,首先经过数据整编、预处理,获取样本的初始特征参数;然后利用KPCA方法对特征参数进行主成分组合,以消除信号特征间的相关性和压缩特征向量的维数,最后利用聚类工具进行分类.数学分析和可视化实验结果都表明这种分析方法是有效的.试验还表明,KPCA在特征选取方面性能优于PCA.     

基于FrFT的线性调频-伪码调相复合调制雷达信号截获与特征提取

针对线性调频-伪码调相复合调制雷达信号(LFM-PRBC)的截获与特征提取问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)平面切割与相关检测相结合的新方法.理论分析和计算机仿真验证表明,该方法具有较好的有效性和准确性,能快速完成高斯白噪声背景下低信噪比复合调制雷达信号的截获与特征提取,有一定的实际应用价值.     

激光散斑脉搏信号提取及调制起源研究

主要利用激光散斑的产生原理及特性,通过CMOS高速工业相机和Matlab图像处理技术对人体皮肤的动态激光散斑进行捕捉和跟踪并利用相关函数计算微振动位移来达到提取脉搏信号的目的,并通过不同照射条件和不同波长光源的对比实验结果来验证相关文献提出的一种新的PPG模型,对脉搏信号和PPG信号被调制的起源进行了研究和解释。     

一种基于规范互信息和动态冗余信号识别技术的特征选择方法

为了实现对模式识别、信号处理等领域中数据的有效表达,提出了一种基于规范互信息和动态冗余信号识别技术的特征选择方法。该方法采用规范互信息对特征相关性和冗余性进行测量,并通过一种动态冗余信号识别技术在特征全集中进行冗余特征的筛选。分类实验结果表明所提特征选择方法性能优于典型的特征选择方法。     

无创血糖检测光声信号的特征提取

针对有创血糖监测会带来二次感染的风险而提出的无创血糖检测方法,该方法的信号特征在复杂环境下不易提取。为了更方便地提取出光声信号,提出了一种基于Laplace小波变换提取光声信号的方法。结合光声原理、压电陶瓷等效电路模型,提取光声信号的基本特征信号,采用该基本特征信号作为Laplace小波基,在实际制作的光声检测系统,对100mg/dL~400mg/dL四组不同浓度的葡萄糖溶液的实际信号分析,经提取后的光声信号与葡萄糖浓度有显著线性特征。     

HSP50216在高频地波雷达数字IF接收机中的应用

全数字化接收机是实现软件无线电技术的重要基础，本文研究基于可编程四通道数字下变频器HSPS0216实现高频地波雷达数字接收机设计的若干关键技术。重点讨论了如何利用HSPS0216实现数字信号的抽取滤波以降低信号速率，并以远程高频地波雷达为例分析了HSPS0216进行抽取滤波的实现效果。实验证明，HSPS0216大大提高了接收系统的灵活性，同时也提高了系统的技术指标。     

Non-cooperative signal modulation recognition algorithm based on joint feature parameter extraction

Aiming at the problem that in the current electromagnetic environment,the modulation method is complicated,the frequency-consuming equipment increases,the spectrum is congested,and the electromagnetic environment interference increases,the algorithm of OFDM signal detection and subcarrier identification in the background of non-cooperative communication were deeply studied.Using the different distribution states of OFDM signals and single carrier signals in the time domain,a joint characteristic parameter was proposed to solve the existence problem of OFDM in the received signal.For the phase shift and frequency offset problems caused by the channel transmission to the signal,by using the periodic stability the blind parameter estimation was performed to obtain the signal prior information.On the basis of the obtained signal prior information,a multi-level classification and recognition method for non-cooperative OFDM signal sub-carrier signals was proposed.Therefore,a model based on non-cooperative communication system OFDM signal detection and subcarrier modulation identification was designed,and finally modulation identification of unknown signals was completed.Simulation experiments show that in non-cooperative communication systems,OFDM signals and single-carrier signals can be accurately identified,and ideal modulation recognition effects can be achieved on empty subcarriers,QPSK,and 16QAM in the receiver OFDM signal subcarriers,overcoming the channel transmission band The problems of phase shift and frequency offset have improved the accuracy of modulation mode identification.