短时突发信号侦察技术研究

发布时间：2017-10-29 21:42

  本文关键词：短时突发信号侦察技术研究

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【摘要】：短时突发信号具有较强的抗截获能力与保密性,在军事领域和民用领域得到了越来越多的应用与关注,特别是在复杂的电磁对抗环境中显示了其难以检测与难以识别的优势,因此对于短时突发信号的侦查技术研究也显得尤为迫切。本文针对短时突发信号的相关侦察技术做了研究,具体内容包括信号检测、信噪比估计以及调制识别技术,论文的主要工作与贡献如下:1、在理想或“准理想”的背景下,介绍了CUSUM算法与GLR算法两种序贯检测算法实现对突发信号的检测;在完全没有信号统计信息的背景下,首次引用基于重要性拟合的非参数方法实现了全盲信号的检测。2、介绍了传统的基于最大似然的信噪比估计算法。针对短时突发信号持续时间较短的特点,引用近年来最大似然估计最新发展理论,使用仿射修正的最大似然估计实现信噪比估计,新的估计技术能够实现短数据情况下的准确估计。3、介绍了传统的最大似然调制识别技术,针对传统最大似然调制识别技术运算复杂度大的缺点,修正了传统的调制识别算法,使运算复杂度减小一半。针对传统算法对信号参数不稳健的缺点,介绍了基于幅度的最大似然识别算法,进一步地提出了一种新的基于高斯混合模型的最大似然调制识别算法,建立了一种更加稳健的星座图模型,通过实验仿真证明了该算法能够有效地实现在突发信号背景下的信号识别。
【关键词】：短时突发信号 信号检测 信噪比估计 调制识别 最大似然 高斯混合模型
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN971.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 短时突发信号介绍9
• 1.2 短时突发信号的研究发展与现状9-11
• 1.3 本文的主要研究内容及安排11-13
• 第二章 短时突发信号检测13-29
• 2.1 短时突发信号检测算法简析13-14
• 2.2 序贯检测14-18
• 2.2.1 平均运行长度ARL： E_∞(T)￥15-16
• 2.2.2 平均检测延迟： E_0(T)16-17
• 2.2.3 GLR仿真结果17-18
• 2.3 基于概率密度函数比的变点检测18-28
• 2.3.1 问题描述19
• 2.3.2 差异性度量19-20
• 2.3.3 无约束最小二乘重要性拟合u LSIF20-22
• 2.3.3.1 学习算法20-21
• 2.3.3.2 基于u LSIF的突发信号检测21-22
• 2.3.4 相对无约束最小二乘重要性拟合Ru LSIF22-23
• 2.3.4.1 相对PE差异22
• 2.3.4.2 学习算法22-23
• 2.3.4.3 基于Ru LSIF的突发信号检测23
• 2.3.5 交叉验证（Cross-Validation）算法23-24
• 2.3.6 实验仿真24-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 短时突发信号信噪比估计29-47
• 3.1 短时突发信号信噪比估计算法简析29-30
• 3.2 信噪比的最大似然估计算法30-38
• 3.2.1 信号模型30-31
• 3.2.2 最大似然估计器31-35
• 3.2.3 性能分析-克拉美罗下界（CRB）35-37
• 3.2.4 实验仿真结果37-38
• 3.3 一致优于最大似然的信噪比估计算法38-46
• 3.3.1 MLE的仿射修正-AMMLE40-41
• 3.3.2 AMMLE与UCRB41-42
• 3.3.3 界定SNR42-43
• 3.3.4 实验仿真结果43-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第四章 短时突发信号调制识别47-76
• 4.1 短时突发信号调制识别算法简析47-48
• 4.2 理想情况下最大似然调制识别技术48-59
• 4.2.1 理想最大似然调制识别性能分析50-52
• 4.2.2 理想最大似然调制识别渐近性能52-53
• 4.2.3 改进的理想最大似然调制识别方法53-59
• 4.3 基于幅度的最大似然调制识别技术59-67
• 4.3.1 最优的非相干ML识别器：莱斯（Rice）方法60
• 4.3.2 次优非相干ML识别器：高信噪比下的近似60-62
• 4.3.3 次优非相干ML识别器：Nakagami近似62-63
• 4.3.4 基于幅度最大似然识别算法性能分析63-67
• 4.4 基于混合高斯模型的最大似然调制识别技术67-75
• 4.4.1 高斯判别分析（GDA）68-69
• 4.4.2 基于GMM的稳健ML调制识别69-72
• 4.4.3 基于GMM的稳健ML调制识别数值结果72-75
• 4.5 本章小结75-76
• 第五章 结束语76-78
• 5.1 本文工作总结76
• 5.2 未来工作展望76-78
• 致谢78-79
• 参考文献79-82
• 攻读硕士学位期间取得的成果82-83

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本文编号：1114805