一种雷达信号脉内调制特征分析方法

以单载频、线性调频、BPSK和FSK信号为例,通过提取信号的瞬时相位,对雷达信号的脉内调制特征进行了分析。首先介绍了信号瞬时相位的提取方法,然后通过瞬时相位微商得到信号的瞬时频率,接着引出了一种基于最小二乘算法的调制类型识别方法,最后对这种方法进行了仿真分析。仿真表明,相位测频法是一种有效的雷达信号调制特征分析工具。     

伪码-线性调频复合信号的参数估计

针对伪码随机二相编码-线性调频复合信号的参数估计问题,提出了基于解线调与相位差分的盲估计方法。首先对信号进行平方,消除相位调制,然后用解线调估计出调频斜率,用重构的线性调频信号消除复合信号中的线性调频成分,用平滑的功率谱估计出起始频率,最后采用改进的相位差分进行码元宽度的估计与伪码序列的恢复。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于韦尔奇功率谱的雷达辐射源信号识别

应用韦尔奇功率谱原理提取信号识别特征参数,根据提取出的参数特点设计信号识别流程模型。从多种信号中检测识别线性调频信号、相位编码信号、频率编码信号。分析了特征的适用范围和信号环境。仿真分析该特征提取算法和识别方法的可行性。     

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     

利用瞬时频率提取雷达辐射源特征的新算法

介绍了一种新的雷达辐射源特征提取算法,该算法首先通过伪维纳分布寻找一个随时间变化的最佳窗,基于该窗精确估计信号的瞬时频率,从瞬时频率估计中,可以识别出相位编码信号,然后对于不同的编码类型,利用所估计的瞬时频率,提取瞬时频率的自相关的主瓣峰值和最大旁瓣值的比值作为识别特征.仿真实验证明该算法提取的特征值可有效识别不同体制的雷达信号.     

左边带本振SNYFR接收的LFM信号参数估计算法

同步Nyquist折叠接收机（SNYFR）利用双片模数转换器同时完成多Nyquist区域内的宽频段信号采集,为一种新型侦察接收机结构,在SNYFR结构上提出了线性调频（LFM）信号的参数估计算法。首先从频谱关于采样率对称的本振信号出发,指出其Nyquist区域在某些条件下不存在;其次提出了Nyquist区域存在的左边带本振SNYFR;以正弦调频本振信号调制频率为频率抽取因子进行序列构造,并以此序列估计Nyquist区域;最后在区域估计的基础上,得到欠采样的LFM信号,并完成参数估计。仿真表明,LFM参数估计精度在信噪比优于10dB时均已接近克拉美-罗下限。     

强线性调频干扰下雷达目标的识别方法

分析了由强弱两信号组成的混合信号的瞬时频率的特点 ,基于Morlet小波的性质 ,提出了一种强线性调频 (LFM )干扰下的雷达目标识别方法。通过LFM干扰信号的调频指数 ,进行相位补偿 ,抑制LFM信号 ,然后对隔离LFM信号后的信号进行时频分析 ,实现目标识别。模拟结果表明 ,此方法是可行的。     

一种新的频率调制雷达信号识别方法

频率调制信号广泛应用于现代雷达中,针对此类信号的调制方式识别问题,提出了一种新的识别方法.该方法首先提取信号的二次相位函数(QPF)脊线,然后根据脊线的线性拟合误差将信号分为两类,最后分别通过Radon变换和曲率半径识别出信号的具体调制类型.仿真表明,该方法具有良好的抗噪性和较高的识别正确率.     

超宽带雷达波形选择

给出了超宽带雷达常用信号的时域波形和频谱 ,并对线性调频脉冲信号、频率步进信号、相位编码信号的性能及适用范围作了详细地分析     

一种改进的过零检测分析方法

过零检测法是一种经典的调制域分析方法,它原理简单,计算方便,对单载频、线性调频和FSK信号有着较好的效果.但过零检测法无法分析相位编码(BPSK)信号.因此提出了一种改进的过零检测算法:零点斜率测频法.通过仿真验证,证明了该方法是一种有效的雷达脉内特征分析方法,它不仅可以分析单载频、线性调频和FSK信号,还可以分析BPSK信号.     

一种基于运动补偿的高动态微弱直扩信号捕获算法

针对高动态长时间积累情况下直扩信号能量无法有效积累的问题,提出了一种基于运动补偿的二倍分组块补零（Double Block Zero Padding,DBZP）算法。首先利用Keystone变换对输入信号与本地伪码在频域相乘后的结果进行处理,消除伪码自相关峰走动;再利用分段解线调技术同时补偿掉多普勒扩展和伪码自相关峰弯曲;最后对信号进行相干积累。仿真结果表明,基于运动补偿的DBZP算法能有效地消除动态的影响,大幅减小积累损耗,进而提升捕获灵敏度。该算法能广泛应用于基于直扩信号的高动态微弱目标捕获。     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。     

基于FFT的伪码快速捕获算法研究

扩频通信系统对信号捕获性能的要求不断提高,文中研究一种基于FFT的伪码快速捕获算法。应用易于硬件实现的基2-FFT算法。为了得到2~N长序列。讨论补零、线性内插、邻近取值、sinc函数内插四种重采样方法,分析比较他们在捕获过程中时相关峰值计算结果的影响。其中sinc函数内插法可以得到最好的捕获效果。针对微弱和高比特率信号,详细介绍并分析一种多数据住相关值整合算法。仿真证明这种捕获算法可以提高微弱信号的检测性能。     

扩频数字接收机中的多相匹配滤波

文章提出一种改进形式的伪随机码匹配滤波器,这种改进形式将整数倍抽取、内插等重采样处理（重采样处理满足Nyquist采样定理）与伪随机码匹配滤波器相结合,用多相形式实现伪随机码的匹配运算。这种方法在改进原匹配滤波器并行处理结构的同时降低了对存储数据用的总的存储量要求和运算速率。     

迭代伪码捕获算法的改进方法

为了解决扩频通信系统中长伪随机码的快速捕获问题,在分析现有迭代伪码捕获算法 性能的基础上,提出了该算法的改进方法,即多重迭代伪码捕获算法。给出了改进算法的迭 代流程,并与原算法进行了性能的对比分析,结果表明迭代后极大似然估计的误码率较改进 以前有了明显的降低,同时得到了多重迭代伪码捕获算法的最优算法参数。
     

一种针对短码、周期长码直扩信号扩频序列盲估计方法

提出一种新的针对短码和周期长码直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread-Spectrum) 信号的扩频序列盲估计方法。将周期长码DSSS信号建模为多用户短码DSSS信号系统,根据接收信号相关矩阵最大特征值个数,判断一个PN周期内调制信息符号个数,依此盲估计信息速率,同时形成分段相关矩阵矢量。利用改进二阶统计盲辨识（SOBI,Second Order Blind Identification）算法盲估计多用户分段DSSS的PN序列,根据特定约束条件(如m序列、Gold序列)去分段相位模糊,最终形成周期长码PN序列。仿真结果表明该算法的有效性,且适应较低信噪比。     

改进的基于特征函数的调制识别算法

原有的基于特征函数的调制识别算法,是将基带信号的同相分量和正交分量之和代入特征函数进行运算,计算过程丢失了部分有用信息,仅能保证特征函数的相位跟高斯白噪声无关。提出一种新方法,将基带信号以复数形式代入特征函数进行运算,不仅没有丢失信号的有用信息,并且从理论上证明计算结果跟高斯白噪声无关,继而可以使用特征函数的幅度信息对信号的调制方式进行识别。仿真证明,该算法比原有方法在识别性能上有大幅提高。     

卫星通信信号识别技术研究

在民用无线电监测、感知无线电、电子对抗等领域,信号调制识别是研究的热点。分析了常用的卫星通信信号调制方式（BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、16APSK）,研究了各种调制方式的识别技术,提出了一种易于实现、识别率高的识别算法。理论分析和仿真验证均验证了该算法的有效性。     

基于相位重构的相位编码信号脉内特征分析

基于希尔伯特变换,提出了一种相位编码信号相位无模糊重构的脉内特征分析方法。该方法一方面利用魏格纳-威利变换对信号进行降噪处理,改善了在低信噪比下相位编码信号脉内特征识别和提取能力;另一方面对重构相位进行多阶差分处理来提高识别精度。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。