脉冲体制辐射源无意调制特征分析及个体识别
发布时间：2022-02-05 03:33
在现代电子战中,为了准确做出战略判断和战术决策,就必须获取准确的战场信息,这就对辐射源识别提出了明确的需求。辐射源识别能够提供电磁目标的体制类型、波段和调制方式等基本信息,但是无法解决对同类型辐射源不同个体的区分问题,甚至无法识别启用战时参数的辐射源,目前辐射源识别技术已无法满足日益精细化的识别需求。基于此,本文结合实际项目需求,从理论分析、半实物实验和实测数据验证出发,建立一种全新的辐射源个体识别框架,并对脉冲体制辐射源无意调制特征分析及个体识别技术展开系统性研究,具体研究内容包括以下四个部分:（1）针对辐射源个体识别中存在的多个个体脉冲信号叠加问题,对所构成的多分量脉冲信号时频特性进行分析,获取各个脉冲信号的时频信息,为后续特征提取与增强奠定基础。首先,结合实际脉冲信号的特点,对多分量脉冲信号进行建模,为后续多分量信号分析与特征提取提供输入。然后,针对多分量信号时频信息交叉干扰、模糊问题,对基于自适应分数阶谱图法的瞬时频率估计算法展开研究,准确获取各个分量的时频信息,为后文脉间频率漂移特征提取与特征提取增强提供支撑。最后,针对一维时间序列表征个体能力有限的问题,利用经验模态分解算法...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省211工程院校985工程院校
【文章页数】：163 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
半实物信
第1章绪论-19-的采样率和信号频率范围为仿真信号源和半实物信号源参数设置提供依据。1.3.3实验系统搭建本文的研究开展按照如图1-4所示实验系统与方案进行，主要分为三个阶段：第一阶段，主要完成算法研究与软件设计，并完成对信号理论模型、算法有效性等的验证，该阶段以仿真信号源为主；第二阶段，在算法验证通过的基础上，实施半实物数据采集与算法验证，该过程采取实验室信号源和雷达模拟器信号对信号源无意调制建模和特征提取算法进行验证；第三阶段，半实物数据验证通过后，实施真实数据的算法验证。其中数据采集系统如图1-5所示。仿真信号建模与仿真实验室信号采集实测数据脉内无意调制特征提取脉间无意调制特征提取目标识别雷达模拟器信号采集信号源建立信号截获与预处理特征提取与目标识别信号源参数设定并输入多分量信号分析信号分波段、脉冲分选阶段一：算法研究与软件设计阶段二：半实物阶段三：真实数据图1-4实验系统与方案Fig.1-4TheexperimentalsystemandprogramPCIe/……图1-5信号采集系统Fig.1-5Signalacquisitionsystem如图1-5所示本文研究开展过程中半实物和实验室信号源数据采集实验所
哈尔滨工业大学工学博士学位论文-26-该实验为纯算法验证实验，不采用如表1-5所示仿真参数。实验信号参数设置：所有参数都归一化到采样率fs；s11(t)的初始频率和终止频率分别为0.05和0.11，s12(t)为0.1和0.2，s13(t)为0.4和0.16，该三个信号均为LFM信号，调频周期与脉冲宽度均为128点，它们的初始相位φ均不影响实验结果；s2(t)为正弦调频信号，最低频率和最高频率分别为0.22和0.42，正弦调频周期和脉冲宽度一致，同为128点，初始相位φ亦不影响实验结果。信号未加噪声，实验结果如图2-2所示。图2-2多分量信号的短时傅里叶谱Fig.2-2TheSTFTspectrumofamulti-componentsignal由实验结果可以看出，在没有噪声、其他信号干扰的情况下，多分量信号分量之间就会存在相互干扰，进而使得TFD模糊，无法完全区分出各个成分信号。特别是信号时频线交叉或接近的地方，模糊现象严重。比如图中区域A所示，时频线交叉，形成模糊区域，无法判断信号分量的时频走势；图中区域B隐约出现了“新”的信号成分，会给信号成分分析带来误判；图中区域C和D则出现时频线接近的两信号“粘连”的情况，会给信号提取过程带来不确定性信号走势，导致信号分量判断失误。因此，有必要对多分量信号分析理论展开研究。本章拟针对上述问题展开研究，重点解决信号瞬时频率估计和时频线提娶信号抗混叠等问题。为后续信号特征提娶成分分离等技术提供支撑。2.3基于自适应分数阶谱图法的多分量瞬时频率估计2.3.1时频分布理论研究现行主要的时频分布理论的关系可以总结为如图2-3所示框图[115]。本文所研究的时频分析理论主要集中在希尔伯特-黄变换（Hilbert-HuangTransform,641280.51ABCD
【参考文献】：
期刊论文
[1]8-Weighted-Type Fractional Fourier Transform Based Three-Branch Transmission Method[J]. Jing Li,Xuejun Sha,Xiaojie Fang,Lin Mei. 中国通信. 2018(09)
[2]多核融合框架下的雷达辐射源个体识别[J]. 史亚,姬红兵,朱明哲,王磊. 电子与信息学报. 2014(10)
[3]多分量雷达辐射源信号的检测与分离[J]. 刘勇,张国毅,齐兴龙,田润澜. 航天电子对抗. 2014(03)
[4]多分量LFM信号在分数阶Fourier域的参数估计与分离[J]. 刘宝华,李运华,庞洪忠. 中国科技论文. 2013(04)
[5]美国电子侦察卫星发展概述[J]. 范永辉,郭凤宇. 科技信息. 2012(33)
[6]基于多集典型相关分析的雷达辐射源指纹识别[J]. 王磊,史亚,姬红兵. 西安电子科技大学学报. 2013(02)
[7]改进的EMD及其在风电功率预测中的应用[J]. 王鹏,陈国初,徐余法,俞金寿. 控制工程. 2011(04)
[8]基于线性正则变换与短时傅里叶变换联合的时频分析方法[J]. 向强,秦开宇. 电子学报. 2011(07)
[9]FM interference suppression for PRC-CW radar based on adaptive STFT and time-varying filtering[J]. Zhao Zhaoand Xiangquan Shi School of Electronic Engineering and Optoelectric Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,P.R.China. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2010(02)
[10]经验模态分解中的包络线拟合算法仿真分析[J]. 张之猛,刘晨晨,刘伯胜,田宝晶. 系统仿真学报. 2009(23)
博士论文
[1]基于信号指纹的通信辐射源个体识别技术研究[D]. 徐书华.华中科技大学 2007
[2]雷达辐射源识别技术研究[D]. 张国柱.国防科学技术大学 2005
硕士论文
[1]雷达辐射源脉内无意调制特征提取及识别[D]. 张姣.哈尔滨工业大学 2015
[2]辐射源指纹识别与细微特征提取方法研究[D]. 任黎丽.哈尔滨工程大学 2012
[3]雷达辐射源信号无意调制研究[D]. 田波.西南交通大学 2010
本文编号：3614481
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省211工程院校985工程院校
【文章页数】：163 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
半实物信
第1章绪论-19-的采样率和信号频率范围为仿真信号源和半实物信号源参数设置提供依据。1.3.3实验系统搭建本文的研究开展按照如图1-4所示实验系统与方案进行，主要分为三个阶段：第一阶段，主要完成算法研究与软件设计，并完成对信号理论模型、算法有效性等的验证，该阶段以仿真信号源为主；第二阶段，在算法验证通过的基础上，实施半实物数据采集与算法验证，该过程采取实验室信号源和雷达模拟器信号对信号源无意调制建模和特征提取算法进行验证；第三阶段，半实物数据验证通过后，实施真实数据的算法验证。其中数据采集系统如图1-5所示。仿真信号建模与仿真实验室信号采集实测数据脉内无意调制特征提取脉间无意调制特征提取目标识别雷达模拟器信号采集信号源建立信号截获与预处理特征提取与目标识别信号源参数设定并输入多分量信号分析信号分波段、脉冲分选阶段一：算法研究与软件设计阶段二：半实物阶段三：真实数据图1-4实验系统与方案Fig.1-4TheexperimentalsystemandprogramPCIe/……图1-5信号采集系统Fig.1-5Signalacquisitionsystem如图1-5所示本文研究开展过程中半实物和实验室信号源数据采集实验所
哈尔滨工业大学工学博士学位论文-26-该实验为纯算法验证实验，不采用如表1-5所示仿真参数。实验信号参数设置：所有参数都归一化到采样率fs；s11(t)的初始频率和终止频率分别为0.05和0.11，s12(t)为0.1和0.2，s13(t)为0.4和0.16，该三个信号均为LFM信号，调频周期与脉冲宽度均为128点，它们的初始相位φ均不影响实验结果；s2(t)为正弦调频信号，最低频率和最高频率分别为0.22和0.42，正弦调频周期和脉冲宽度一致，同为128点，初始相位φ亦不影响实验结果。信号未加噪声，实验结果如图2-2所示。图2-2多分量信号的短时傅里叶谱Fig.2-2TheSTFTspectrumofamulti-componentsignal由实验结果可以看出，在没有噪声、其他信号干扰的情况下，多分量信号分量之间就会存在相互干扰，进而使得TFD模糊，无法完全区分出各个成分信号。特别是信号时频线交叉或接近的地方，模糊现象严重。比如图中区域A所示，时频线交叉，形成模糊区域，无法判断信号分量的时频走势；图中区域B隐约出现了“新”的信号成分，会给信号成分分析带来误判；图中区域C和D则出现时频线接近的两信号“粘连”的情况，会给信号提取过程带来不确定性信号走势，导致信号分量判断失误。因此，有必要对多分量信号分析理论展开研究。本章拟针对上述问题展开研究，重点解决信号瞬时频率估计和时频线提娶信号抗混叠等问题。为后续信号特征提娶成分分离等技术提供支撑。2.3基于自适应分数阶谱图法的多分量瞬时频率估计2.3.1时频分布理论研究现行主要的时频分布理论的关系可以总结为如图2-3所示框图[115]。本文所研究的时频分析理论主要集中在希尔伯特-黄变换（Hilbert-HuangTransform,641280.51ABCD
【参考文献】：
期刊论文
[1]8-Weighted-Type Fractional Fourier Transform Based Three-Branch Transmission Method[J]. Jing Li,Xuejun Sha,Xiaojie Fang,Lin Mei. 中国通信. 2018(09)
[2]多核融合框架下的雷达辐射源个体识别[J]. 史亚,姬红兵,朱明哲,王磊. 电子与信息学报. 2014(10)
[3]多分量雷达辐射源信号的检测与分离[J]. 刘勇,张国毅,齐兴龙,田润澜. 航天电子对抗. 2014(03)
[4]多分量LFM信号在分数阶Fourier域的参数估计与分离[J]. 刘宝华,李运华,庞洪忠. 中国科技论文. 2013(04)
[5]美国电子侦察卫星发展概述[J]. 范永辉,郭凤宇. 科技信息. 2012(33)
[6]基于多集典型相关分析的雷达辐射源指纹识别[J]. 王磊,史亚,姬红兵. 西安电子科技大学学报. 2013(02)
[7]改进的EMD及其在风电功率预测中的应用[J]. 王鹏,陈国初,徐余法,俞金寿. 控制工程. 2011(04)
[8]基于线性正则变换与短时傅里叶变换联合的时频分析方法[J]. 向强,秦开宇. 电子学报. 2011(07)
[9]FM interference suppression for PRC-CW radar based on adaptive STFT and time-varying filtering[J]. Zhao Zhaoand Xiangquan Shi School of Electronic Engineering and Optoelectric Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,P.R.China. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2010(02)
[10]经验模态分解中的包络线拟合算法仿真分析[J]. 张之猛,刘晨晨,刘伯胜,田宝晶. 系统仿真学报. 2009(23)
博士论文
[1]基于信号指纹的通信辐射源个体识别技术研究[D]. 徐书华.华中科技大学 2007
[2]雷达辐射源识别技术研究[D]. 张国柱.国防科学技术大学 2005
硕士论文
[1]雷达辐射源脉内无意调制特征提取及识别[D]. 张姣.哈尔滨工业大学 2015
[2]辐射源指纹识别与细微特征提取方法研究[D]. 任黎丽.哈尔滨工程大学 2012
[3]雷达辐射源信号无意调制研究[D]. 田波.西南交通大学 2010
本文编号：3614481
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