本文關(guān)鍵詞：雷達(dá)輻射源信號(hào)無(wú)源偵收脈內(nèi)調(diào)制方式識(shí)別技術(shù)研究

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【摘要】：本文結(jié)合項(xiàng)目需求主要研究了雷達(dá)輻射源信號(hào)脈內(nèi)調(diào)制方式識(shí)別技術(shù),分別討論了基于時(shí)頻特征的識(shí)別算法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法。本文首先采用相關(guān)檢測(cè)算法,較為精確地估計(jì)了雷達(dá)輻射源信號(hào)到達(dá)時(shí)間和結(jié)束時(shí)間。其次研究了雷達(dá)輻射源信號(hào)相位展開算法,從信號(hào)的測(cè)量相位推導(dǎo)出信號(hào)的真實(shí)相位。再基于信號(hào)的瞬時(shí)相位,采用修正的Kay算法獲取了信號(hào)的瞬時(shí)頻率,并詳細(xì)分析了該算法性能。在上述算法研究基礎(chǔ)上,本文基于信號(hào)的瞬時(shí)相位和瞬時(shí)頻率特征,建立了十二種雷達(dá)輻射源信號(hào)模型,分析了各自信號(hào)的時(shí)域、頻域特點(diǎn),通過(guò)對(duì)比分析不同信號(hào)的時(shí)相、時(shí)頻曲線,給出了其脈內(nèi)調(diào)制方式的識(shí)別特征�；谶@些特征,給出了上述十二種常用雷達(dá)信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別及其參數(shù)估計(jì)算法,通過(guò)大量計(jì)算機(jī)仿真給出了各種信號(hào)在不同條件下的識(shí)別率以及參數(shù)估計(jì)誤差,并給出一個(gè)滿足工程需求的完整的雷達(dá)輻射源信號(hào)脈內(nèi)調(diào)制方式識(shí)別與參數(shù)估計(jì)方案。為實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別,本文最后研究了一種新的雷達(dá)脈沖信號(hào)識(shí)別特征參數(shù),該特征參數(shù)主要考慮信號(hào)幅度統(tǒng)計(jì)特性和頻譜相像特性,研究和設(shè)計(jì)了一個(gè)分層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,并基于此分類器對(duì)六種雷達(dá)輻射源信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,仿真結(jié)果表明,該算法識(shí)別正確率高,具有較好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：雷達(dá)輻射源 調(diào)制方式識(shí)別 信號(hào)檢測(cè) 時(shí)相特征 參數(shù)估計(jì) 分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 本文的主要研究工作17-18
• 第二章 雷達(dá)輻射源信號(hào)預(yù)處理18-25
• 2.1 希爾伯特變換18
• 2.2 信號(hào)檢測(cè)18-19
• 2.2.1 相關(guān)檢測(cè)算法及檢測(cè)門限18-19
• 2.2.2 信號(hào)到達(dá)時(shí)間和結(jié)束時(shí)間的估計(jì)19
• 2.3 單載頻信號(hào)頻率估計(jì)算法19-22
• 2.3.1 雙線插值頻率估計(jì)算法20-21
• 2.3.2 修正的雙線插值算法21-22
• 2.4 基于Haar小波的小波變換22-23
• 2.5 曲線擬合23-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 第三章 雷達(dá)輻射源信號(hào)模型分析25-42
• 3.1 信號(hào)預(yù)處理25-28
• 3.1.1 相位展開算法25-27
• 3.1.2 瞬時(shí)頻率獲取27-28
• 3.2 頻率調(diào)制信號(hào)28-35
• 3.2.1 常規(guī)信號(hào)(NS)28-29
• 3.2.2 線性調(diào)頻信號(hào)(LFM)29-30
• 3.2.3 雙線性調(diào)頻信號(hào)(DLFM)30-31
• 3.2.4 分段線性調(diào)頻信號(hào)(MLFM)31-32
• 3.2.5 多項(xiàng)式調(diào)頻信號(hào)(PPS)32-33
• 3.2.6 非線性調(diào)頻信號(hào)(NLFM)33-34
• 3.2.7 頻移鍵控信號(hào)（FSK）34-35
• 3.3 相位調(diào)制信號(hào)35-39
• 3.3.1 二相編碼信號(hào)(BPSK)35-36
• 3.3.2 四相編碼信號(hào)(QPSK)36-38
• 3.3.3 多相編碼信號(hào)(MPSK)38-39
• 3.4 復(fù)合調(diào)制信號(hào)39-41
• 3.4.1 線性調(diào)頻-二相編碼復(fù)合調(diào)制信號(hào)(LFM/BPSK)39-40
• 3.4.2 頻移鍵控--相位編碼復(fù)合調(diào)制信號(hào)(FSK/PSK)40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于時(shí)頻特征的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別與參數(shù)估計(jì)42-68
• 4.1 頻率調(diào)制信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別與參數(shù)估計(jì)42-52
• 4.1.1 常規(guī)信號(hào)、線性調(diào)頻信號(hào)等的識(shí)別和參數(shù)估計(jì)42-45
• 4.1.2 雙線性調(diào)頻(DLFM)信號(hào)的識(shí)別和參數(shù)估計(jì)45-46
• 4.1.3 分段線性調(diào)頻(MLFM)信號(hào)的識(shí)別和參數(shù)估計(jì)46-47
• 4.1.4 非線性調(diào)頻(NLFM)信號(hào)的識(shí)別和參數(shù)估計(jì)47-50
• 4.1.5 頻移鍵控信號(hào)的識(shí)別與參數(shù)估計(jì)50-52
• 4.2 相位編碼(BPSK\QPSK\MPSK)信號(hào)的識(shí)別與參數(shù)估計(jì)52-59
• 4.2.1 多相編碼信號(hào)(MPSK)的識(shí)別與參數(shù)估計(jì)52-56
• 4.2.2 二相、四相編碼信號(hào)(BPSK\QPSK)的識(shí)別和參數(shù)估計(jì)56-59
• 4.3 常見復(fù)合調(diào)制信號(hào)的識(shí)別與參數(shù)估計(jì)59-65
• 4.3.1 線性調(diào)頻-二相編碼復(fù)合調(diào)制信號(hào)(LFM/BPSK)59-62
• 4.3.2 頻移鍵控—相位編碼復(fù)合調(diào)制信號(hào)(FSK/PSK)識(shí)別與參數(shù)估計(jì)62-65
• 4.4 本章小結(jié)65-68
• 第五章 基于分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別68-76
• 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器68-71
• 5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)68-70
• 5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合規(guī)則70
• 5.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練70-71
• 5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計(jì)參數(shù)信號(hào)識(shí)別算法71-75
• 5.2.1 參數(shù)提取71-74
• 5.2.2 仿真分析74-75
• 5.3 本章小結(jié)75-76
• 第六章 總結(jié)與展望76-78
• 參考文獻(xiàn)78-82
• 致謝82-83
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文83

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：1031947