本文關(guān)鍵詞：線性調(diào)頻引信信號的分選和識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電子對抗技術(shù)的快速發(fā)展和作戰(zhàn)環(huán)境的日益復(fù)雜，對無線電引信信號的分選和識別提出了新的要求。調(diào)頻引信作為無線電引信的重要發(fā)展方向之一，，具備定距精度高，抗干擾能力強等優(yōu)點，得到了廣泛的應(yīng)用，其調(diào)制信號類型、載波頻率、調(diào)制頻偏和調(diào)制頻率等作為表征線性調(diào)頻信號的基本參數(shù)，包含了很多重要的信息。本文主要研究調(diào)頻引信調(diào)制類型與調(diào)制參數(shù)的分選與識別方法，對發(fā)展引信干擾技術(shù)提高引信干擾機的對抗能力具有重要理論意義與應(yīng)用價值。 首先，采用統(tǒng)計模式分選的調(diào)制識別方法，基于信號包絡(luò)變化度、信號瞬時頻率的緊致度、調(diào)制信號非線性相位中值上的相位均值與中值下的相位均值的距離和時頻變換過門限峰值個數(shù)四個參數(shù)特征，從DSB、2ASK、FM、LFM、2FSK、2PSK、PRCPM七種信號中分選出線性調(diào)頻信號LFM類型。 而后，基于短時傅立葉變換（STFT）、小波變換（WT）、魏格納-威力分布（WVD）和希爾伯特-黃變換（HHT）時頻分析方法對線性調(diào)頻信號進行時頻域分析，在結(jié)合HHT變換時頻分析方法的多分辨和自適應(yīng)性等優(yōu)勢的基礎(chǔ)上對其進行采樣頻率和端點效應(yīng)的改進，最終獲取了調(diào)制頻偏與調(diào)制周期等特征參數(shù)。仿真分析結(jié)果表明：改進后的希爾伯特-黃變換（HHT）更適合用于單分量和多分量線性調(diào)頻信號的特征參數(shù)識別。在識別雙通道雙參數(shù)的線性調(diào)頻引信疊加信號的實際問題中，也可準確的識別各疊加信號特征參數(shù)，驗證了改進后的希爾伯特-黃變換（HHT）處理多分量線性調(diào)頻引信信號的有效性。 最后，利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和小波閾值去噪相結(jié)合的改進方法對噪聲中的調(diào)頻信號進行了去噪處理，以去除強背景噪聲干擾，仿真結(jié)果表明該去噪方法有很好的去噪效果。
【關(guān)鍵詞】：線性調(diào)頻引信 信號分選 信號識別 時頻分析 希爾伯特-黃變換 去噪
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 本論文研究的目的和意義11-12
• 1.2 調(diào)頻引信干擾技術(shù)與信號識別的發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.3 信號時頻分析方法概述13-18
• 1.3.1 短時傅立葉變換（STFT）14-15
• 1.3.2 小波變換（WT）15
• 1.3.3 魏格納-威利分布（WVD）15-16
• 1.3.4 希爾伯特-黃變換（HHT）16-18
• 1.4 論文的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排18-21
• 第2章 信號調(diào)制類型的分選21-31
• 2.1 調(diào)制類型分選方法21
• 2.2 調(diào)制類型分選過程21-29
• 2.2.1 信號預(yù)處理22-23
• 2.2.2 特征提取23-26
• 2.2.3 分類識別26-29
• 2.3 仿真結(jié)果29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第3章 信號特征參數(shù)識別方法改進研究31-51
• 3.1 基本概念31-36
• 3.1.1 瞬時頻率31-33
• 3.1.2 固有模態(tài)函數(shù) IMF33-35
• 3.1.3 時間特征尺度35-36
• 3.2 算法原理36-42
• 3.2.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 EMD36-40
• 3.2.2 Hilbert 譜分析40-42
• 3.3 算法研究與改進42-50
• 3.3.1 采樣頻率優(yōu)化42-46
• 3.3.2 端點效應(yīng)改進46-50
• 3.4 本章小結(jié)50-51
• 第4章 基于時頻分析的線性調(diào)頻引信信號特征參數(shù)識別51-79
• 4.1 線性調(diào)頻引信（LFM）51-56
• 4.2 信號特征參數(shù)的時頻分析56-70
• 4.2.1 短時傅立葉變換的時頻分析56-58
• 4.2.2 小波變換的時頻分析58-61
• 4.2.3 魏格納-威力分布的時頻分析61-64
• 4.2.4 改進的希爾伯特-黃變換的時頻分析64-69
• 4.2.5 時頻分析總結(jié)69-70
• 4.3 基于 HHT 的雙通道雙參數(shù)的線性調(diào)頻引信信號識別的仿真分析70-77
• 4.3.1 基于雙通道雙參數(shù)的線性調(diào)頻引信技術(shù)70
• 4.3.2 典型線性調(diào)頻引信信號識別仿真70-77
• 4.4 本章小結(jié)77-79
• 第5章 引信信號噪聲抑制研究79-91
• 5.1 基于 EMD 方法的小波閾值去噪方法79-87
• 5.1.1 噪聲和信號主導(dǎo)模態(tài)的分界點81-85
• 5.1.2 最優(yōu)小波基85-86
• 5.1.3 最佳閾值86
• 5.1.4 最佳閾值函數(shù)86-87
• 5.2 去噪效果評估指標87-88
• 5.3 去噪結(jié)果分析88-90
• 5.4 本章小結(jié)90-91
• 結(jié)論91-93
• 參考文獻93-97
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單97-99
• 致謝99

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：線性調(diào)頻引信信號的分選和識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：370727