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文檔簡介
1、雷達(dá)偵察是雷達(dá)對抗的重要領(lǐng)域,其首要任務(wù)是截獲敵方雷達(dá)信號并進(jìn)行信號檢測。傳統(tǒng)的截獲技術(shù)和檢測方法都基于Nyquist采樣定理,而壓縮感知理論突破這一限制,利用信號的稀疏性,截獲少量的觀測數(shù)據(jù)以達(dá)到檢測的目的。
本文主要將壓縮感知中稀疏重構(gòu)的思想運(yùn)用到調(diào)制樣式識別和參數(shù)估計(jì)中,證明通過少量的數(shù)據(jù),仍可實(shí)現(xiàn)原始信號的信息提取。由于是理論基礎(chǔ)研究,所以只選取最基本的三種雷達(dá)信號作分析。具體研究內(nèi)容可概括為以下兩部分:
第
2、一部分研究了基于稀疏重構(gòu)的脈內(nèi)調(diào)制樣式識別問題。首先論證三種待識別雷達(dá)信號具有可稀疏表示的前提條件,然后通過觀測矩陣和稀疏矩陣構(gòu)成的字典,將少量的觀測信號映射到頻域,利用重構(gòu)算法求解稀疏系數(shù),通過對比稀疏度達(dá)到識別調(diào)制樣式的目的,最后通過仿真實(shí)驗(yàn)論述該方法的正確性,并對不同壓縮率下的識別成功率、一定壓縮率下判別門限和判別規(guī)則的選取和噪聲對識別率的影響分別作了探究,得出:在合適的門限和判別規(guī)則下,該方法可以應(yīng)用于調(diào)制樣式識別中,且當(dāng)信噪比
3、不是特別低時(shí),成功率依然有保障。
第二部分研究了基于稀疏重構(gòu)的典型參數(shù)估計(jì)問題。針對三種基本雷達(dá)信號,改進(jìn)第一部分的方法用來估計(jì)它們的典型參數(shù)。其中,單載頻信號主要針對中心頻率,由于前面方法已達(dá)到估計(jì)效果,故只對算法作了改進(jìn),以提高估計(jì)精度;LFM信號主要針對調(diào)頻斜率,利用分?jǐn)?shù)階傅立葉變換對LFM有良好聚集性的特點(diǎn),將稀疏矩陣的原子改為分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的逆核函數(shù),通過尋找最佳聚集性得到變換階數(shù),從而達(dá)到調(diào)頻斜率的估計(jì);相位編碼
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