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目标的回波信号是无线电引信获得目标信息的最重要方式,为了太赫兹频段的引信前端未来能够投入高原战场,适应高原不同的地貌环境,利用双谱对高原在灌木地形下不同高度的太赫兹波回波特性进行了分析。为减少分类时间,对双谱数据进行积分,得到实采信号双谱切片的特征,进而利用最邻近算法对此进行分类。利用经验模态分解(EMD)提取原始数据内在模态函数的特征,再次分类并与前一组分类结果进行对比。通过一系列数据的分类,结果表明:利用一维的积分双谱信息可以有效提取出距离地面分别为2 m、3 m、4 m、5 m时的特征并进行分类,经验模态分解也可以有效提高分类的成功率,成功率最高可达90%以上。 相似文献
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针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FrFT),记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明:该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号(Chirp)的时频参数进行有效的精估计。 相似文献
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