本文選題：寬帶信號(hào)認(rèn)知 + 寬帶波達(dá)方向估計(jì)��； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：機(jī)載電子掃描陣列(AESA,Active Electronically Scanned Array)的發(fā)射信號(hào)具有大帶寬、低信噪比、信號(hào)特征多變等特點(diǎn),導(dǎo)致采用傳統(tǒng)的電子偵察手段難以截獲和認(rèn)知這種信號(hào)。針對(duì)機(jī)載AESA信號(hào)的低截獲對(duì)我國(guó)電子偵察能力帶來(lái)的挑戰(zhàn),本文開(kāi)展了基于電偵相控陣的機(jī)載AESA信號(hào)認(rèn)知方法和方案設(shè)計(jì)的研究。針對(duì)機(jī)載AESA信號(hào)大帶寬、低信噪比的特點(diǎn),提出了基于電偵相控陣的非相干積累頻譜支撐區(qū)提取的子帶頻域多目標(biāo)超分辨測(cè)向方法。首先,對(duì)每個(gè)通道的數(shù)字基帶采樣信號(hào)沿快時(shí)間采用快速傅里葉變換轉(zhuǎn)換到頻域;其次,對(duì)每個(gè)通道的頻域表示沿空域疊加,實(shí)現(xiàn)AESA信號(hào)頻譜的非相干積累;然后,尋找非相干積累后頻譜的所有峰值,排序后按一定比例取部分最小峰值的均值作為參考門(mén)限,高于參考門(mén)限給定閾值的頻點(diǎn)作為AESA信號(hào)的頻譜支撐區(qū);接著,根據(jù)孔徑渡越帶寬的一定比例對(duì)頻譜支撐區(qū)劃分子帶,將子帶內(nèi)的頻點(diǎn)多通道數(shù)據(jù)作為頻域快拍;隨后,基于非相干處理模式對(duì)每個(gè)子帶分別采用頻域快拍和迭代自適應(yīng)算法(IAA,Iterative Adaptive Approach)實(shí)現(xiàn)超分辨波達(dá)方向估計(jì),通過(guò)累加獲得整個(gè)頻域支撐區(qū)的寬帶空間譜估計(jì);最后,使用相干信號(hào)子空間類(lèi)算法對(duì)寬帶信號(hào)進(jìn)行了聚焦處理,提高了算法的估計(jì)性能和實(shí)時(shí)性能�；�56元等距線陣的仿真結(jié)果表明,只要寬帶信號(hào)無(wú)頻譜混疊,所提方法在信噪比低至-20dB時(shí)仍然具有良好的超分辨波達(dá)方向估計(jì)性能。針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境導(dǎo)致AESA信號(hào)分選困難的問(wèn)題,基于信號(hào)波達(dá)方向估計(jì),采用寬帶波束形成時(shí)域結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)AESA信號(hào)的空域增強(qiáng)和其他電偵信號(hào)的空域抑制。仿真結(jié)果表明,寬帶波束形成時(shí)域結(jié)構(gòu)能夠有效分離多個(gè)寬帶信號(hào),從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)分選。在寬帶波束形成分選電偵信號(hào)的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了機(jī)載AESA信號(hào)的多參數(shù)認(rèn)知,這些參數(shù)包括信號(hào)的到達(dá)時(shí)間(TOA,Time of Arrival)、脈沖寬度(PW,Pulse Wide)、脈沖重復(fù)間隔(PRI,Pulse Repetition Interval)、信號(hào)頻譜帶寬及中心頻率。以機(jī)載AESA信號(hào)認(rèn)知的關(guān)鍵技術(shù)為支撐,設(shè)計(jì)了寬帶信號(hào)認(rèn)知處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)方案。首先,在寬帶信號(hào)認(rèn)知需求的基礎(chǔ)上,規(guī)劃了以FPGA+多核DSP處理器為架構(gòu)的信號(hào)處理系統(tǒng)整體框架,給出了系統(tǒng)中各模塊的功能,并討論了數(shù)據(jù)處理流程。然后,完成了系統(tǒng)總體狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì),進(jìn)而細(xì)化到自檢、工作、校正三種工作狀態(tài)。最后,以提出的非相干積累頻譜支撐區(qū)提取的子帶頻域多目標(biāo)超分辨測(cè)向方法為例,基于多核DSP處理器TMS320C6678設(shè)計(jì)了該方法的軟件處理流程,并進(jìn)行了多核任務(wù)劃分和核間通信討論。
[Abstract]:The transmitted signals of airborne electronic scanning array (Aesa) active Electronically Scanned Array) are characterized by large bandwidth, low signal-to-noise ratio (SNR) and variable signal characteristics, which makes it difficult to intercept and recognize such signals by traditional electronic reconnaissance techniques. Aiming at the challenge posed by the low interception of airborne AESA signal to the electronic reconnaissance capability of our country, the cognitive method and scheme design of airborne AESA signal based on the phased array of electrical detection are studied in this paper. Aiming at the characteristics of large bandwidth and low signal-to-noise ratio (SNR) of airborne AESA signals, a multi-target super-resolution direction finding method in sub-band frequency domain based on the non-coherent integration spectrum support region is proposed. First, the digital baseband sampling signal of each channel is converted to frequency domain by fast Fourier transform along the fast time; secondly, the frequency domain representation of each channel is superposed along the spatial domain to realize the incoherent accumulation of AESA signal spectrum. After searching for all the peaks of the spectrum after incoherent accumulation, the average value of the partial minimum peak value is taken as the reference threshold according to a certain proportion, and the frequency points above the given threshold value of the reference threshold are used as the spectral support region of the AESA signal. According to a certain proportion of the aperture transit bandwidth, the spectrum supports the molecular band, and the multi-channel data of frequency points in the sub-band are taken as frequency domain rapid-shot. Based on the incoherent processing mode, each subband is estimated by frequency domain rapid-beat and iterative adaptive Adaptive algorithm, which is used to estimate the direction of arrival (DOA) of super-resolution, and the wideband spatial spectrum estimation of the whole support region in frequency domain is obtained by summing up. The coherent signal subspace algorithm is used to focus the wideband signal, which improves the estimation performance and real-time performance of the algorithm. The simulation results based on 56 element equidistant linear array show that as long as there is no spectrum aliasing in wideband signal, the proposed method still has a good performance of super-resolution DOA estimation when the SNR is low to -20 dB. Aiming at the difficulty of AESA signal sorting caused by complex electromagnetic environment, based on DOA estimation, wideband beamforming time domain structure is adopted to realize spatial enhancement of AESA signal and spatial suppression of other electrical detection signals. Simulation results show that the wideband beamforming time domain structure can effectively separate multiple wideband signals and realize signal sorting. On the basis of wideband beamforming, the multi-parameter cognition of airborne AESA signal is realized. These parameters include the arrival time of signal, pulse width, pulse Repetition intervalation, signal spectrum bandwidth and center frequency. Based on the key technology of airborne AESA signal cognition, the hardware implementation scheme of broadband signal cognitive processing system is designed. Firstly, based on the cognitive requirements of wideband signals, the overall framework of signal processing system based on FPGA multi-core DSP processor is planned, the functions of each module in the system are given, and the data processing flow is discussed. Then, the design of the system state machine is completed, and then it is refined to three working states: self-checking, working and correcting. Finally, taking the proposed sub-band frequency domain super-resolution direction finding method based on the non-coherent integration spectrum support region as an example, the software processing flow of the method is designed based on the multi-core DSP processor TMS320C6678. Multi-nuclear task partitioning and inter-nuclear communication are discussed.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1991692