發(fā)布時(shí)間：2022-02-05 03:33

　　在現(xiàn)代電子戰(zhàn)中,為了準(zhǔn)確做出戰(zhàn)略判斷和戰(zhàn)術(shù)決策,就必須獲取準(zhǔn)確的戰(zhàn)場(chǎng)信息,這就對(duì)輻射源識(shí)別提出了明確的需求。輻射源識(shí)別能夠提供電磁目標(biāo)的體制類型、波段和調(diào)制方式等基本信息,但是無法解決對(duì)同類型輻射源不同個(gè)體的區(qū)分問題,甚至無法識(shí)別啟用戰(zhàn)時(shí)參數(shù)的輻射源,目前輻射源識(shí)別技術(shù)已無法滿足日益精細(xì)化的識(shí)別需求�；诖�,本文結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目需求,從理論分析、半實(shí)物實(shí)驗(yàn)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證出發(fā),建立一種全新的輻射源個(gè)體識(shí)別框架,并對(duì)脈沖體制輻射源無意調(diào)制特征分析及個(gè)體識(shí)別技術(shù)展開系統(tǒng)性研究,具體研究?jī)?nèi)容包括以下四個(gè)部分:（1）針對(duì)輻射源個(gè)體識(shí)別中存在的多個(gè)個(gè)體脈沖信號(hào)疊加問題,對(duì)所構(gòu)成的多分量脈沖信號(hào)時(shí)頻特性進(jìn)行分析,獲取各個(gè)脈沖信號(hào)的時(shí)頻信息,為后續(xù)特征提取與增強(qiáng)奠定基礎(chǔ)。首先,結(jié)合實(shí)際脈沖信號(hào)的特點(diǎn),對(duì)多分量脈沖信號(hào)進(jìn)行建模,為后續(xù)多分量信號(hào)分析與特征提取提供輸入。然后,針對(duì)多分量信號(hào)時(shí)頻信息交叉干擾、模糊問題,對(duì)基于自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階譜圖法的瞬時(shí)頻率估計(jì)算法展開研究,準(zhǔn)確獲取各個(gè)分量的時(shí)頻信息,為后文脈間頻率漂移特征提取與特征提取增強(qiáng)提供支撐。最后,針對(duì)一維時(shí)間序列表征個(gè)體能力有限的問題,利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省211工程院校985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：163 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

半實(shí)物信

第1章緒論-19-的采樣率和信號(hào)頻率范圍為仿真信號(hào)源和半實(shí)物信號(hào)源參數(shù)設(shè)置提供依據(jù)。1.3.3實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)搭建本文的研究開展按照如圖1-4所示實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)與方案進(jìn)行，主要分為三個(gè)階段：第一階段，主要完成算法研究與軟件設(shè)計(jì)，并完成對(duì)信號(hào)理論模型、算法有效性等的驗(yàn)證，該階段以仿真信號(hào)源為主；第二階段，在算法驗(yàn)證通過的基礎(chǔ)上，實(shí)施半實(shí)物數(shù)據(jù)采集與算法驗(yàn)證，該過程采取實(shí)驗(yàn)室信號(hào)源和雷達(dá)模擬器信號(hào)對(duì)信號(hào)源無意調(diào)制建模和特征提取算法進(jìn)行驗(yàn)證；第三階段，半實(shí)物數(shù)據(jù)驗(yàn)證通過后，實(shí)施真實(shí)數(shù)據(jù)的算法驗(yàn)證。其中數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)如圖1-5所示。仿真信號(hào)建模與仿真實(shí)驗(yàn)室信號(hào)采集實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)脈內(nèi)無意調(diào)制特征提取脈間無意調(diào)制特征提取目標(biāo)識(shí)別雷達(dá)模擬器信號(hào)采集信號(hào)源建立信號(hào)截獲與預(yù)處理特征提取與目標(biāo)識(shí)別信號(hào)源參數(shù)設(shè)定并輸入多分量信號(hào)分析信號(hào)分波段、脈沖分選階段一：算法研究與軟件設(shè)計(jì)階段二：半實(shí)物階段三：真實(shí)數(shù)據(jù)圖1-4實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)與方案Fig.1-4TheexperimentalsystemandprogramPCIe/……圖1-5信號(hào)采集系統(tǒng)Fig.1-5Signalacquisitionsystem如圖1-5所示本文研究開展過程中半實(shí)物和實(shí)驗(yàn)室信號(hào)源數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)所

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文-26-該實(shí)驗(yàn)為純算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，不采用如表1-5所示仿真參數(shù)。實(shí)驗(yàn)信號(hào)參數(shù)設(shè)置：所有參數(shù)都?xì)w一化到采樣率fs；s11(t)的初始頻率和終止頻率分別為0.05和0.11，s12(t)為0.1和0.2，s13(t)為0.4和0.16，該三個(gè)信號(hào)均為L(zhǎng)FM信號(hào)，調(diào)頻周期與脈沖寬度均為128點(diǎn)，它們的初始相位φ均不影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果；s2(t)為正弦調(diào)頻信號(hào)，最低頻率和最高頻率分別為0.22和0.42，正弦調(diào)頻周期和脈沖寬度一致，同為128點(diǎn)，初始相位φ亦不影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果。信號(hào)未加噪聲，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2-2所示。圖2-2多分量信號(hào)的短時(shí)傅里葉譜Fig.2-2TheSTFTspectrumofamulti-componentsignal由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，在沒有噪聲、其他信號(hào)干擾的情況下，多分量信號(hào)分量之間就會(huì)存在相互干擾，進(jìn)而使得TFD模糊，無法完全區(qū)分出各個(gè)成分信號(hào)。特別是信號(hào)時(shí)頻線交叉或接近的地方，模糊現(xiàn)象嚴(yán)重。比如圖中區(qū)域A所示，時(shí)頻線交叉，形成模糊區(qū)域，無法判斷信號(hào)分量的時(shí)頻走勢(shì)；圖中區(qū)域B隱約出現(xiàn)了“新”的信號(hào)成分，會(huì)給信號(hào)成分分析帶來誤判；圖中區(qū)域C和D則出現(xiàn)時(shí)頻線接近的兩信號(hào)“粘連”的情況，會(huì)給信號(hào)提取過程帶來不確定性信號(hào)走勢(shì)，導(dǎo)致信號(hào)分量判斷失誤。因此，有必要對(duì)多分量信號(hào)分析理論展開研究。本章擬針對(duì)上述問題展開研究，重點(diǎn)解決信號(hào)瞬時(shí)頻率估計(jì)和時(shí)頻線提娶信號(hào)抗混疊等問題。為后續(xù)信號(hào)特征提娶成分分離等技術(shù)提供支撐。2.3基于自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階譜圖法的多分量瞬時(shí)頻率估計(jì)2.3.1時(shí)頻分布理論研究現(xiàn)行主要的時(shí)頻分布理論的關(guān)系可以總結(jié)為如圖2-3所示框圖[115]。本文所研究的時(shí)頻分析理論主要集中在希爾伯特-黃變換（Hilbert-HuangTransform,641280.51ABCD

【參考文獻(xiàn)】：
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