基于小波及原子庫(kù)的信號(hào)脈內(nèi)調(diào)制方式分析算法研究.pdf

1、為了對(duì)多部敵方雷達(dá)進(jìn)行分辨與識(shí)別，并且獲取不同雷達(dá)的各項(xiàng)參數(shù)，需要用信號(hào)分選技術(shù)對(duì)偵收到的隨機(jī)交迭的信號(hào)脈沖流進(jìn)行分析。新體制雷達(dá)信號(hào)不斷出現(xiàn)，它們功率低、頻帶寬并有著良好的隱蔽性和抗干擾能力，這使得基于經(jīng)典5參數(shù)（RF、TOA、PW、PA、DOA）的信號(hào)分選方法面臨巨大困難。采用脈內(nèi)特征參數(shù)識(shí)別輻射源信號(hào)是近年來的普遍共識(shí)，運(yùn)用時(shí)頻分析理論分析截獲信號(hào)的脈內(nèi)特征，也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。信號(hào)的脈內(nèi)調(diào)制形式眾多，其中相位編碼信號(hào)（PSK）與

2、線性調(diào)頻信號(hào)（LFM）為兩種典型的低截獲概率信號(hào)，也是本文研究的重點(diǎn)。
　　對(duì)于PSK信號(hào)的識(shí)別，關(guān)鍵在于突變點(diǎn)檢測(cè)。本文先后采用了小波變換中的多分辨分析（MRA）方法、以及Gabor變換兩種方法進(jìn)行檢測(cè)。其中，MRA算法優(yōu)勢(shì)為其多尺度特性，可以利用不同波形的小波對(duì)不同的突變點(diǎn)進(jìn)行適應(yīng)，但其處理結(jié)果隨載頻的變化而很不穩(wěn)定。Gabor變換具有非常強(qiáng)的時(shí)頻分辨力，且處理結(jié)果穩(wěn)定，但傳統(tǒng)方法需進(jìn)行二維Gabor變換，其計(jì)算速度較慢，且在

3、Gabor變換之后，需要進(jìn)行較復(fù)雜的脊線提取過程。因此，本文提出了一種一維Gabor變換算法，在保證較好的穩(wěn)定性的同時(shí)，也具有較快的運(yùn)算速度。
　　LFM信號(hào)識(shí)別的關(guān)鍵在于能否完整地獲得信號(hào)時(shí)頻能量圖的線性特征。本文采用STFT獲得信號(hào)的時(shí)頻能量圖，再擬合其脊線，獲取其中心頻率、調(diào)制斜率等參數(shù)。該算法處理時(shí)間較短，但該方法獲得的線性特征分散、對(duì)噪聲相對(duì)敏感、且在存在信號(hào)交迭時(shí)失效的問題。TFAD算法能夠獲得LFM信號(hào)完整的自然特征