當今電子信息技術發(fā)展迅猛,電子戰(zhàn)已經成為現代化戰(zhàn)場中占據主導地位的一部分,無人機偵察的作戰(zhàn)方式在電子偵察中也具有非常重要的作用,但由于作戰(zhàn)的電磁環(huán)境復雜,被接收機截獲的信號中極大概率包含多個在時域和頻域上重合的雷達信號。有效地分離混合雷達信號并對信號的類型和參數作出判斷,是后續(xù)做出正確的戰(zhàn)略決策的重要前提。本文將經驗模態(tài)分解的算法與獨立成分分析的基本思想結合,深入研究了單路混合信號的分離算法。首先,對常見雷達信號和混合雷達信號的特性展開研究。雷達信號的混合是指到達接收機的信號在時域或頻域上重疊,經典的時頻分析方法并不能有效地對混合信號進行處理,因此引入經驗模態(tài)分解的方法在信號的時頻分布上展開分析。本文主要研究的信號類型為線性調頻信號和單頻信號的線性組合形式,信道噪聲類型為高斯白噪聲。其次,對經驗模態(tài)分解算法的基本原理和主要問題展開研究。該算法能夠自適應地將信號分解為多個具有物理意義的分量,并在時頻分布上具有較好的時頻聚集特性。算法本身存在對噪聲敏感、模態(tài)混疊、虛假分量的問題,本文分析了主要問題的來源和影響,分別對信號進行了降噪和解混疊的處理。其中,在信號的降噪部分提出了小波包框架下的經...

【文章頁數】：71 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題來源及研究的背景和意義
    1.2 國內外研究現狀及分析
        1.2.1 混合信號分離方法研究現狀
        1.2.2 經驗模態(tài)分解研究現狀
        1.2.3 獨立成分分析算法研究現狀
    1.3 本文主要研究內容
第2章 信號源建模及經驗模態(tài)分解理論
    2.1 引言
    2.2 混合雷達信號建模
        2.2.1 混合雷達信號來源分析
        2.2.2 混合雷達信號數學建模
        2.2.3 混合雷達信號時頻特性分析
    2.3 EMD基本理論
        2.3.1 EMD算法步驟
        2.3.2 EMD算法主要問題
    2.4 本章小結
第3章 基于EMD-IIT和ICA的混合信號預處理
    3.1 引言
    3.2 基于EMD和小波包的信號去噪
        3.2.1 EMD迭代區(qū)間閾值去噪
        3.2.2 基于小波包閾值的信號去噪
        3.2.3 小波包框架下的EMD-IIT去噪算法研究
    3.3 基于獨立成分分析的模態(tài)解混疊
        3.3.1 常用模態(tài)解混疊算法
        3.3.2 獨立成分分析算法
        3.3.3 基于FastICA的模態(tài)解混疊
    3.4 本章小結
第4章 基于時頻分析和ICA的源信號恢復
    4.1 引言
    4.2 源信號恢復算法基本步驟
    4.3 基于Hilbert變換的混合信號時頻分析
        4.3.1 Hilbert變換基本理論
        4.3.2 IMF分量的時頻分析
        4.3.3 源信號時頻特性估計
    4.4 基于ICA的源信號恢復系數矩陣求解
        4.4.1 混合信號與IMF分量的變換關系
        4.4.2 源信號恢復系數矩陣的求解
    4.5 混合信號分離算法性能分析
    4.6 本章小結
結論
參考文獻
致謝



本文編號：3951584