本文關(guān)鍵詞：低信噪比下LFM信號(hào)和突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：非合作接收條件下,由于接收技術(shù)、地理位置等條件的制約,接收天線往往處于方向圖旁瓣,接收信噪比較低,接收信號(hào)參數(shù)未知,這些不利因素都給信號(hào)的檢測(cè)與分析帶來(lái)很大的困難。因此,在低信噪比條件下如何準(zhǔn)確的檢測(cè)信號(hào)一直是雷達(dá)、電子偵察等領(lǐng)域中信號(hào)處理所關(guān)心的內(nèi)容。線性調(diào)頻信號(hào)的頻率隨時(shí)間做線性變化,有大的時(shí)寬帶寬積,解決了雷達(dá)作用距離和距離分辨率之間的矛盾;突發(fā)通信發(fā)射隱蔽、持續(xù)時(shí)間較短,抗偵察截獲能力強(qiáng),被普遍應(yīng)用在民用通信和軍事通信中。目前電磁環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜,使線性調(diào)頻信號(hào)和突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)更加困難,已有的信號(hào)檢測(cè)算法已經(jīng)越來(lái)越難滿足現(xiàn)實(shí)中不斷更新的需求。因此,需要將現(xiàn)有的算法進(jìn)行改進(jìn),提出新的檢測(cè)方法來(lái)提高低信噪比下線性調(diào)頻信號(hào)和突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)性能。本文重點(diǎn)研究線性調(diào)頻信號(hào)和突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)方法,具體如下:對(duì)低信噪比信道環(huán)境下的線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行了檢測(cè)。首先,通過(guò)對(duì)線性調(diào)頻信號(hào)做線性正則域的短時(shí)傅里葉變換,從而得到線性調(diào)頻信號(hào)的線性正則域的短時(shí)傅里葉變換譜,并對(duì)該譜做Hough變換;然后,利用二維滑動(dòng)窗對(duì)Hough變換后的矩陣進(jìn)行遍歷,并在窗內(nèi)做能量累積,從而得到檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量;最后,根據(jù)接收器操作特性曲線得到最優(yōu)的判決門限,將檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與門限比較,來(lái)判斷是否存在線性調(diào)頻信號(hào)。從仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)艿玫?當(dāng)信噪比是-8dB時(shí),該方法的線性調(diào)頻信號(hào)的檢測(cè)概率可超過(guò)90%;當(dāng)信噪比大于-6dB時(shí),ROC曲線的AUC值接近于1。因此,該方法在低信噪比信道中有很好的檢測(cè)性能。對(duì)低信噪比信道環(huán)境下的突發(fā)信號(hào)進(jìn)行了檢測(cè)。首先,對(duì)接收到的突發(fā)信號(hào)分段,再求每段信號(hào)的功率譜的倒譜,取倒譜的最大值作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量;隨后用移動(dòng)平均法對(duì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行平滑,減小毛刺對(duì)判決的影響;再用K-均值聚類算法對(duì)其分類判決,區(qū)分出信號(hào)和噪聲;最后用基于長(zhǎng)度的三態(tài)轉(zhuǎn)換對(duì)判決結(jié)果進(jìn)行修正,完成突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)。從仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可看出,信噪比為-10dB時(shí),BPSK和QPSK的檢測(cè)概率能達(dá)到80%,16QAM和32QAM的能達(dá)到90%;當(dāng)信噪比為-10dB時(shí),BPSK、QPSK、16QAM和32QAM的加權(quán)錯(cuò)誤測(cè)度均能達(dá)到0.08以下。所以,本文方法在低信噪比環(huán)境下是可行的和有效的。
【關(guān)鍵詞】：信號(hào)檢測(cè) 線性調(diào)頻信號(hào) 線性正則變換 倒譜 Hough K-均值聚類
【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】：2015
【分類號(hào)】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號(hào)對(duì)照表10-11
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表11-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 課題研究背景及意義14-16
• 1.2 信號(hào)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.1 LFM信號(hào)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.2 突發(fā)信號(hào)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 本文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排19-20
• 第二章 LFM信號(hào)和突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)方法20-34
• 2.1 引言20
• 2.2 LFM信號(hào)的檢測(cè)20-28
• 2.2.1 LFM信號(hào)20-22
• 2.2.2 小波變換22-23
• 2.2.3 Wigner-Ville分布23-24
• 2.2.4 模糊函數(shù)24-25
• 2.2.5 Cohen類25
• 2.2.6 分?jǐn)?shù)階傅立葉變換25-27
• 2.2.7 線性正則變換27-28
• 2.3 突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)28-33
• 2.3.1 突發(fā)信號(hào)28-30
• 2.3.2 信號(hào)接收模型30
• 2.3.3 短時(shí)能量法30-31
• 2.3.4 擬合優(yōu)度法31
• 2.3.5 高階累積量法31-33
• 2.3.6 Power-Law法33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第三章 線性調(diào)頻信號(hào)的檢測(cè)34-46
• 3.1 引言34
• 3.2 LFM信號(hào)檢測(cè)的傳統(tǒng)方法34-36
• 3.2.1 短時(shí)傅里葉變換34-35
• 3.2.2 線性正則域的Wigner-Ville分布35-36
• 3.3 線性正則域的STFT檢測(cè)方法36-42
• 3.3.1 線性正則域的STFT36-39
• 3.3.2 Hough變換39-40
• 3.3.3 滑動(dòng)窗法40-41
• 3.3.4 最優(yōu)門限41-42
• 3.3.5 LFM信號(hào)檢測(cè)方法的步驟42
• 3.4 仿真結(jié)果及分析42-45
• 3.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果42-44
• 3.4.2 本文方法與傳統(tǒng)方法之間的對(duì)比44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)46-58
• 4.1 引言46
• 4.2 突發(fā)信號(hào)檢測(cè)的傳統(tǒng)方法46-49
• 4.2.1 自相關(guān)法46-47
• 4.2.2 奇異值分解法47-48
• 4.2.3 譜熵法48-49
• 4.3 基于功率譜的倒譜的檢測(cè)方法49-53
• 4.3.1 功率譜的倒譜49-50
• 4.3.2 K-均值聚類50-51
• 4.3.3 基于長(zhǎng)度的三態(tài)轉(zhuǎn)換51-52
• 4.3.4 突發(fā)信號(hào)檢測(cè)方法的步驟52-53
• 4.4 仿真結(jié)果及分析53-56
• 4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-54
• 4.4.2 本文方法與傳統(tǒng)方法之間的對(duì)比54-56
• 4.5 本章小結(jié)56-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 致謝64-66
• 作者簡(jiǎn)介66-67

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  本文關(guān)鍵詞：低信噪比下LFM信號(hào)和突發(fā)信號(hào)的檢測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：302725