低截獲概率(Low Probability of Intercept,LPI)雷達波形識別是電子偵察領(lǐng)域的重要分支,是獲得非合作方雷達信息的重要手段。在戰(zhàn)場上及時對非合作方LPI雷達波形進行識別,提取LPI雷達的關(guān)鍵信息,有助于我方提出合適的對抗決策,對提高目標的跟蹤和打擊的成功率起關(guān)鍵作用,具有重要的理論意義和實際應用價值。本文針對LPI雷達的多信號分離,以及分離后波形的識別方法進行研究。波形識別方法從波形特征以及波形結(jié)構(gòu)兩個方面,分別采用特征提取和深度學習算法對LPI雷達波形進行識別,提高了在較低信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)條件下的波形識別成功率(Ratio of Successful Recognition,RSR)。論文主要做了以下幾方面的工作:首先,在混疊信號的分離過程中,針對于單天線情況,提出了基于橢球基序列(Discrete Prolate Spheroidal Sequence,DPSS)和霍夫變換(Hough Transform,HT)的聯(lián)合分離方法。該方法采用DPSS作為短時傅里葉變換(Short Time Fourier Transform,STFT)的窗函數(shù),有效降低多線性調(diào)頻信號(Multiple Linear Frequency Modulation,MLFM)在STFT之后的噪聲干擾,使得MLFM信號能在時頻圖像中更容易的被霍夫變換所區(qū)分,提升了在低信噪比下對MLFM信號的分離效果。仿真實驗表明,聯(lián)合方法能在SNR-20dB的條件下對MLFM信號的有效分離。針對于多天線情況,提出了基于單源點檢測(Single Source Points Detection,SSPD)和子空間投影(Subspace Projection,SP)的聯(lián)合分離方法。該方法不再局限于信號類型,單源點檢測算法依靠不同種類的波形在時頻域的稀疏性,完成對信號的混合矩陣進行估計。子空間投影算法則依據(jù)估計的混合矩陣,對混合信號進行重構(gòu)。仿真實驗表明,聯(lián)合方法在不同種類的波形混合條件下,對混合矩陣估計以及波形重構(gòu)都具有良好的性能。其次,在針對頻率調(diào)制類、二進制相移鍵控信號(Binary Phase Shift Keying,BPSK)和多相碼類的識別研究中,提出了基于波形特征的識別方法。該方法采用特征提取以及基于主從結(jié)構(gòu)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡分類器對LPI雷達波形進行識別。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡是一種帶有層間反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡,比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡有更好的穩(wěn)定性。分類器采用主從結(jié)構(gòu),完整的分類器由兩個子分類網(wǎng)絡構(gòu)成,每個子分類網(wǎng)絡負責分類不同的波形,降低了每個子分類網(wǎng)絡的訓練時間與訓練復雜度,提升了分類器的可靠性與抗干擾性。同時采用了新的特征,優(yōu)化了提取流程。與傳統(tǒng)方法相比,不需要過多的先驗信息,并且所提取的特征有著更為優(yōu)秀的穩(wěn)定性。仿真實驗表明,該方法能對包括線性調(diào)頻信號(Linear Frequency Modulation,LFM)、BPSK、Costas信號、Frank碼以及P1-P4碼在內(nèi)的8種波形進行識別,在信噪比為0dB的條件下,總的識別成功率達到97%。最后,在針對頻率調(diào)制類、BPSK和多時碼類的識別研究中,提出了基于信號結(jié)構(gòu)的識別方法。該方法采用了一種新的分類器——CNN-EntropyRBM分類器。此分類器不再需要人工提取特征,特征提取過程可以在分類器的訓練過程中自動完成。訓練過程中,采用了基于信息熵理論的神經(jīng)元優(yōu)化算法,按照傳輸信息最大原則確定分類器隱藏連接層的神經(jīng)元數(shù)目,提高了分類器的準確性。仿真實驗表明,該分類器能對包括LFM、BPSK、Costas以及T1-T4碼在內(nèi)的7種波形進行識別,在信噪比為0dB的條件下,總識別成功率在96%以上。針對頻率調(diào)制類、多相碼類和多時碼類共同存在的識別研究中,給出了基于波形特征與結(jié)構(gòu)的聯(lián)合識別方法。該方法結(jié)合了特征識別與結(jié)構(gòu)識別的優(yōu)點,可以滿足包括LFM、BPSK、Costas、Frank碼、P1-P4碼以及T1-T4碼的聯(lián)合識別要求,仿真實驗表明,在信噪比為0dB的條件下,聯(lián)合識別方法對上述12種波形的總識別成功率超過93%。綜上所述,本文為LPI雷達波形識別提供了新的方法,提高了在低信噪比條件下的識別成功率,增加了可識別的LPI雷達波形的種類,具有較強的實用價值。
【學位單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN957.51;TN971
【部分圖文】：

研究內(nèi)

圖 2.2 差分三角形Fig.2.2 The differential triangleostas 序列，依靠公式(2-6)略顯 三 角 形 是 一 個 直 觀 有 效 的構(gòu)造差分三角形。首先將序列

圖2.21分別為LFM、Costas、BPSK、Frank、P1-P4碼以及T1(2)-T4(2)碼對應的Choi-Williams變換Fig.2.21Thefiguresshowdifferentwaveformclasses,whichincludingLFM,Costas,BPSK,Frank,P1-P4
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本文編號：2843944