雷达信号脉内调制特征的时频分析

以线性调频与非线性调频信号为例 ,对雷达信号的脉内调制特征进行了时频分析。首先 ,通过求取解析信号的瞬时相位微商的方式得到信号的瞬时频率 ;然后引出Wigner分布和小波变换的方法 ,对信号进行分析 ,从而得到了调频信号的时频分布 ;最后 ,对这三种方法作了分析比较 ,指出小波变换方法是进行雷达信号脉内特征分析的有力工具     

一种应用小波变换提高SAR距离向分辨率的设想

在分析信号和噪声的Lipschitz奇异性的基础上,提出了采用小波变换检测信号奇异性来估计SAR中线性调频脉冲回波的到达时间的新方法。由于小波变换能很好地检测奇异性,因此,为有效提高SAR距离向分辨率提供了一个新的途径。最后,给出了计算机模拟的结果,表明该方法是十分有效的。     

基于改进小波脊线法的LFM信号脉内特征提取

信号脉内特征提取技术是电子战领域的一个重要的研究方向 ,它对密集和复杂环境中辐射源的分选和识别有着重要的意义。研究了基于小波脊线法提取线性调频 (LFM )信号的脉内特征 ,提出了改进的小波脊线法 ,并进行了仿真 ,仿真结果证实了改进方法的优越性     

基于谱图-Radon变换二值积累的信号检测方法

在低信噪比条件下，谱图-Radon变换可以有效地检测多个线性调频信号，但是当多个线性调频信号能量相差很大时，强信号的平台会将弱信号的峰值淹没，谱图-Radon变换就很难同时将这多个线性调频信号检测出来。本文提出了基于谱图-Radon变换二值积累的方法，这种方法可以有效的检测出被强信号平台掩盖的弱信号，具有较大的实用价值，仿真实验结果表明这种算法是有效的。     

被动单脉冲导引头对噪声调频干扰的角跟踪

研究了被动振幅和差单脉冲导引头对宽带噪声调频干扰源的响应和跟踪特性 ,并重点探讨了主波束内存在两个非相干干扰源的情况下导引头的角跟踪规律 ,最后提出了存在两个噪声调频干扰时导引头提取角信号的一种方法。计算机仿真验证了该方法的正确性和有效性     

基于模糊函数的雷达辐射源信号分选新方法

当前的雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,对此,提出一种新的分选算法。对接收到的信号首先求取其模糊函数,并将其简化为二维特征图,然后对该二维特征图进行小波包分解,得到八维小波包变换特征（WPT）,最后将类间分离度最优的第二维小波包变换特征Wpt2和第五维小波包变换特征Wpt5作为分选的特征参数。由于不同信号的模糊函数区别较大且受噪声的影响小,因此转换后的WPT可分性强、稳定度高;大量的仿真验证了新方法的优越性,在信噪比为10dB时,分选准确率最低为90％。     

基于小波脊线的单分量LFM信号参数估计

由渐进信号的小波脊线出发,根据瞬时频率与小波脊线的关系,提出了一种估计单分量线性调频信号(LFM)参数的方法。通过最小二值法提取由小波脊线所获得的含噪直线的参数,最终估计出信号的起始频率和调频系数。仿真结果表明此方法具有一定的抗噪声性能。     

LFM-BPSK复合调制信号识别和参数估计

雷达信号脉内调制方式识别是电子对抗的重要内容。从工程应用的角度,对滤波后的复信号利用改进的相位展开算法,计算瞬时相位、瞬时频率。判断频率跳变点的个数,对时-频曲线进行拟合,根据拟合的参数和信号的时宽带宽积确定信号是否为线性调频-二相编码复合调制信号。再对正确识别的信号进行参数估计,接着重构原线性调频信号,共轭相乘得到基带相位编码信号。最后采用小波变换法提取码速率。仿真结果表明,该算法有很好的识别率和参数估计精度。     

基于广义相位谱对干扰源测向方法的研究

针对无源系统对噪声调频干扰源进行测向的问题,在研究宽带信号的数字鉴相算法的基础上,提出了一种采用多通道信号、基于广义相位谱(GPS)的测向算法。先把阵元接收到的信号变换到频域,然后运用广义相位谱对互谱相位差加权处理,进而估计出宽带噪声调频信号的波达角。仿真实验的结果表明,该测向方法对不同带宽的干扰信号都可保证较高的测向精度。     

复合噪声调频干扰的极化滤波方法

基于瞬态极化理论研究了复合噪声调频干扰的极化滤波方法。在对多个噪声调频干扰源合成信号的极化起伏特性进行分析的基础上,提出了复合噪声调频干扰的瞬态极化估计方法和基于MLP的极化滤波抑制方法。最后,利用计算机仿真实验验证了文中所提方法的有效性和可行性。     

一种应用小波变换提高SAR距离向分离率的设想

在分析信号和噪声的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ奇异性的基础上，提出了采用小波变换检测信号奇异性来估计ＳＡＲ中线性调频脉冲回波的到达时间的新方法，由于小波变换能很好地检测奇异性，因此，为有效提高ＳＡＲ距离向分辨率提供了一个新的途径。最后，给计算机模拟的结果，表明该方法是十分有效的。     

基于ZAM-GTFR和Hough Transform的LFM信号检测

对于诸如电子对抗、电子情报等领域，噪声环境下的未知参量信号检测是一个关键问题。本文提出了ZAM-GTFR结合霍夫变换对线性调频信号的一种新的检测方法。对于特定的复高斯白噪声环境下的线性调频信号，检测的过程等效于对ZAM-GTFR沿瞬时频率直线作积分，再用积分值与门限做比较。仿真结果证实了此检测方法的有效性。     

小波变换在检测奇异信号中的应用

论文介绍了小波变换的基本概念及奇异信号的两种类型，通过应用Founier变换及小波变换对两种类型的奇异信号的处理，表明了该方法在奇异性信号检测和局部化分析方面具有优异特性。     

模态参数识别的小波变换方法

系统地研究了使用调频高斯小波变换识别结构系统模态参数，闻基于系统脉冲响应函数的小波变换的模态参数识别方法，讨论了影响识别精度的因素以及提高识别精度的途径，并针对两自由度问题给出了方法的验证与分析。     

在单脉冲内基于Radon Ambiguity变换的加速度估计方法研究

根据雷达发射恒定载频信号时匀加速目标回波为线性调频（LFM）信号的特点,研究了在单脉冲内基于Radon\|Ambiguity变换（RAT）估计目标径向加速度的问题,首先采用Radon\|Ambiguity 变换（RAT）得到信号的调频斜率,进而根据调频斜率估计出目标径向加速度。分析了加速度分辨率和加速度估计效率,讨论了信号时长和搜索步长对测量加速度精度的影响,最后仿真实验结果验证了方法的有效性。     

雷达信号脉内特征的小波分析

提出利用小波分析的方法分析雷达信号脉内特征，介绍了小波变换的方法并分析了利用小波变换的方法分析雷达信号脉内特征的可行性。对几种雷达信号进行了小波变换的模拟分析。结果表明，小波变换是分析雷达信号脉内特征的有力工具。     

基于时-频分析的LFM信号检测研究

线性调频(LFM)波形是现代雷达系统广泛采用的一种非平稳扩谱信号波形,具有良好的低截获概率特性,为此,现代电子侦察系统常采用时频分析技术检测和分析这类时变信号.介绍了短时傅里叶变换和WVD等线性和非线性时频分析方法,运用这些方法对LFM信号的检测进行了分析,揭示了LFM信号在二维时频平面上的分布特征,并运用Hough变换检测WVD时频平面上呈直线分布的LFM信号.计算机仿真结果证实了此方法的有效性.     

小波变换在信号去噪中的应用

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。实例证明,基于小波变换在非平稳信号噪声抑制和去噪分析中具有很好的应用效果。     

基于小样本集推理的雷达信号多维分选技术

目前,直方图法、PRI变换法以及平面变换法等一维、二维分选方法无法有效利用雷达信号脉冲描述字进行分选,而现有多参数聚类的多维分选方法,又存在最佳分类个数和误差范围的选择问题。针对这些问题,提出了基于小样本集推理的雷达信号多维分选技术。计算机仿真结果表明,该方法在提高分选正确率的同时可以有效降低计算复杂度。利用卫星接收到的雷达信号数据进一步验证了采用该技术的分类器具有良好的推广性。     

被动雷达导引头对双噪声源的分辨与跟踪

研究比幅体制反辐射导引头在主波束内受到双噪声调频干扰源干扰的情况,对角误差信号采用聚类分析,将两噪声源分辨开来,并对其中一个噪声源进行稳定的跟踪.