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雷达信号脉内调制特征的时频分析 总被引:12,自引:2,他引:12
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 相似文献
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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。 相似文献
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针对PCM-FM遥测信号的特点,提出一种基于快速傅里叶变换的自相关检测方法。首先利用自相关处理,消除多普勒频率变化对检测性能的影响,可适应目标高动态变化环境。然后通过对自相关输出进行快速傅里叶变换,提高在低信噪比情况下的检测性能。仿真结果表明所提方法在高动态、低信噪比条件下能够高概率检测到PCM-FM信号。 相似文献
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针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明:在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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伪码调相和载波调频复合信号因具有好的距离、速度分辨率和测速测距精度,所以广泛应用在雷达和引信中。在电子对抗中为了实施欺骗性干扰,必须有效地提取复合信号的参数特征,为此本文研究了FM-AM转换时频分析的理论及其实现方法,并利用该方法对伪码调相-载波调频复合信号进行了脉内特征分析。具体包括伪码调相正弦载波信号、伪码调相复合正弦调频信号及伪码调相复合线性调频信号。仿真结果表明,在信噪比为5dB时,利用FM—AM转换时频分析技术,不但可以提取载波调频的特征信息,而且能够有效提取伪码的特征信息。 相似文献
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基于FM-AM转换的伪码调相-载波调频复合引信信号的脉内特征提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
伪码调相和载波调频复合信号因具有好的距离、速度分辨率和测速测距精度,所以广泛应用在雷达和引信中。在电子对抗中为了实施欺骗性干扰,必须有效地提取复合信号的参数特征,为此本文研究了FM-AM转换时频分析的理论及其实现方法,并利用该方法对伪码调相-载波调频复合信号进行了脉内特征分析。具体包括伪码调相正弦载波信号、伪码调相复合正弦调频信号及伪码调相复合线性调频信号。仿真结果表明,在信噪比为5dB时,利用FM-AM转换时频分析技术,不但可以提取载波调频的特征信息,而且能够有效提取伪码的特征信息。 相似文献
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为解决雷达辐射源识别中特征提取困难、低信噪比条件下识别效率低的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习智能识别算法,构建了一个CNN-LSTM网络,能实现对不同脉内调制方式雷达辐射源的端到端识别.该网络首先利用卷积层学习信号局部特征,然后将卷积层输出的结果输入长短期记忆网络,学习信号的全局特征,最... 相似文献
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随着天气观测、研究和规划的进展,气象雷达技术的开发工作取得了重大进展。脉冲压缩使新一代低成本、紧凑型星载天气雷达系统成为可能。为了抑制脉压带来的距离旁瓣,目标探测雷达通常采用基于幅度调制和失配滤波的方法,但由于其存在主瓣扩展和功率损失等缺点,不适用于气象观测。非线性调频(NLFM)信号可以调整其功率谱密度,在明显不降低信噪比的情况下提供较低的旁瓣输出。本文设计了一种新的波形优化框架。该框架通过多目标粒子群优化算法(MOPOS)构造了一种针对气象粒子目标的非线性调频(NLFM)脉冲压缩波形,实现了极低的距离旁瓣电平和较高的多普勒容限,可以显著地缓解非常有限的卫星峰值功率的限制和卫星平台运动导致的多普勒对系统影响。仿真实验结果表明:改进的非线性调频波形具有良好的性能。 相似文献