基于稀疏重构的调制样式识别与参数估计

发布时间：2017-10-22 20:31

  本文关键词：基于稀疏重构的调制样式识别与参数估计

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【摘要】：雷达侦察是雷达对抗的重要领域,其首要任务是截获敌方雷达信号并进行信号检测。传统的截获技术和检测方法都基于Nyquist采样定理,而压缩感知理论突破这一限制,利用信号的稀疏性,截获少量的观测数据以达到检测的目的。本文主要将压缩感知中稀疏重构的思想运用到调制样式识别和参数估计中,证明通过少量的数据,仍可实现原始信号的信息提取。由于是理论基础研究,所以只选取最基本的三种雷达信号作分析。具体研究内容可概括为以下两部分:第一部分研究了基于稀疏重构的脉内调制样式识别问题。首先论证三种待识别雷达信号具有可稀疏表示的前提条件,然后通过观测矩阵和稀疏矩阵构成的字典,将少量的观测信号映射到频域,利用重构算法求解稀疏系数,通过对比稀疏度达到识别调制样式的目的,最后通过仿真实验论述该方法的正确性,并对不同压缩率下的识别成功率、一定压缩率下判别门限和判别规则的选取和噪声对识别率的影响分别作了探究,得出:在合适的门限和判别规则下,该方法可以应用于调制样式识别中,且当信噪比不是特别低时,成功率依然有保障。第二部分研究了基于稀疏重构的典型参数估计问题。针对三种基本雷达信号,改进第一部分的方法用来估计它们的典型参数。其中,单载频信号主要针对中心频率,由于前面方法已达到估计效果,故只对算法作了改进,以提高估计精度;LFM信号主要针对调频斜率,利用分数阶傅立叶变换对LFM有良好聚集性的特点,将稀疏矩阵的原子改为分数阶傅立叶变换的逆核函数,通过寻找最佳聚集性得到变换阶数,从而达到调频斜率的估计;相位编码信号的典型参数为码元宽度,通过求取带宽的倒数可得到,但由于带宽指的是过零点带宽,运用重构算法求解误差过大,所以只能得出中心频率的估计,这一领域还有待研究。
【关键词】：雷达侦察 压缩感知 稀疏重构 调制样式识别 参数估计
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 雷达侦察背景和选题的意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-17
• 1.2.1 压缩感知的研究现状15-16
• 1.2.2 稀疏重构在雷达侦察中的研究现状16-17
• 1.3 主要工作及论文的结构安排17-20
• 第二章 雷达信号模型与传统脉内分析20-26
• 2.1 侦察中三种基本雷达信号模型及其时域和频域特性20-23
• 2.1.1 单载频雷达信号20-21
• 2.1.2 LFM雷达信号21-22
• 2.1.3 相位编码雷达信号22-23
• 2.2 雷达信号脉内分析的传统方法23-25
• 2.2.1 雷达信号脉内调制样式识别的传统方法23-24
• 2.2.2 雷达信号参数估计的传统方法24-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第三章 基于稀疏重构的雷达信号脉内调制样式识别26-46
• 3.1 压缩感知的基本理论26-30
• 3.1.2 CS前提：可稀疏表示26-27
• 3.1.3 压缩采样27-29
• 3.1.4 重构算法29-30
• 3.2 侦察对象的稀疏性30-31
• 3.3 字典的构建31-36
• 3.3.1 观测矩阵的选取31-33
• 3.3.2 稀疏矩阵的选取33-36
• 3.4 稀疏重构与脉内调制样式识别36-39
• 3.4.1 稀疏重构算法的选取36-37
• 3.4.2 稀疏系数与调制样式的关系37-38
• 3.4.3 判别门限和调制样式识别38-39
• 3.5 仿真分析39-45
• 3.5.1 仿真实验一39-41
• 3.5.2 仿真实验二41-43
• 3.5.3 仿真实验三43-44
• 3.5.4 仿真实验四44-45
• 3.6 本章小结45-46
• 第四章 基于稀疏重构的雷达信号参数估计46-54
• 4.1 对单载频信号的频率估计46-50
• 4.1.1 算法对单载频信号的改进46-47
• 4.1.2 改进后的性能分析47-48
• 4.1.3 仿真实验48-50
• 4.2 对LFM信号的调频斜率估计50-52
• 4.2.1 字典对LFM信号的改进50-51
• 4.2.2 仿真实验51-52
• 4.3 对相位编码信号的参数估计52-53
• 4.4 总结53-54
• 第五章 总结与展望54-56
• 5.1 工作总结54
• 5.2 工作展望54-56
• 参考文献56-58
• 致谢58-60
• 作者简介60-61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 沈志博;董春曦;黄龙;赵国庆;;一种基于稀疏分解的窄带信号频率估计算法[J];电子与信息学报;2015年04期

2 方标;黄高明;高俊;;LFM宽带雷达信号的盲压缩感知模型[J];航空学报;2014年08期

3 李树涛;魏丹;;压缩传感综述[J];自动化学报;2009年11期

4 冀贞海;朱伟强;赵力;;基于时频分布图像和主分量分析的脉内调制识别算法研究[J];电路与系统学报;2009年02期

5 邵君;尹忠科;王建英;张跃飞;;信号稀疏分解中过完备原子库的集合划分[J];铁道学报;2006年01期

6 毕大平,董晖,姜秋喜;基于瞬时频率的脉内调制识别技术[J];电子对抗技术;2005年02期

7 赵兴浩,陶然,周思永,王越;基于Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换的chirp信号检测及多参数估计[J];北京理工大学学报;2003年03期

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本文编号：1079999