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雷达信号识别关键技术研究

发布时间:2018-08-09 10:13
【摘要】:雷达信号识别是电子情报侦察的关键信号处理过程,也是电子对抗信号处理研究中的热点和难点。在现代电子战环境中,雷达信号具有形式复杂、参数多变和频率动态变化范围大等特点,密集复杂的信号环境会导致脉冲同时或相继到达接收机并重叠或交叠在一起。因此,很多国内外研究人员都致力于研究分析和提取有效的信号特征,以实现雷达信号的识别。 本文对雷达信号识别技术进行了研究,其关键技术包括信号分选、重频模式鉴别和脉内特征识别。围绕重频模式鉴别技术,,采用基于参数驻留比特征的提取算法,在脉冲丢失率为60%且存在5%的虚假脉冲的条件下对算法中的容差参数E进行修正,将其修正为PRI均值的9%时可有效地鉴别5种重频模式。针对脉内调制特征识别技术,采用决策树准则,综合相位重构算法,频域矩峰度系数和小波系数特征,设计了适用于混合雷达信号脉内特征提取的流程图,在信噪比为5dB的条件下验证了该流程图可有效的分离混合雷达信号,实现了雷达信号脉内特征识别。
[Abstract]:Radar signal recognition is a key signal processing process in electronic intelligence reconnaissance, and it is also a hot and difficult point in the research of electronic countermeasure signal processing. In the modern electronic warfare environment, radar signals are characterized by complex form, variable parameters and large frequency dynamic range. The dense and complex signal environment will lead to pulse arriving at the receiver at the same time or one after another and overlapping or overlapping together. Therefore, many researchers at home and abroad are devoted to research, analysis and extraction of effective signal features to achieve radar signal recognition. In this paper, the radar signal recognition technology is studied. The key technologies include signal sorting, repetition pattern identification and intra-pulse feature recognition. Based on the feature extraction algorithm of parameter dwell ratio, the tolerance parameter E of the algorithm is modified under the condition that the pulse loss rate is 60% and the false pulse is 5%. When modified to the PRI mean of 9, it can effectively identify five repetition modes. In view of the intra-pulse modulation feature recognition technology, using the decision tree criterion, the phase reconstruction algorithm, the moment kurtosis coefficient in frequency domain and the wavelet coefficient feature, the flow chart suitable for feature extraction in the pulse of mixed radar signal is designed. When the SNR is 5dB, it is proved that the flow chart can effectively separate the mixed radar signal and realize the feature recognition in the pulse of the radar signal.
【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】:2014
【分类号】:TN957.51

【参考文献】

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本文编号:2173753

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