低信噪比下LFM信号和突发信号的检测

发布时间：2017-04-13 04:00

  本文关键词：低信噪比下LFM信号和突发信号的检测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：非合作接收条件下,由于接收技术、地理位置等条件的制约,接收天线往往处于方向图旁瓣,接收信噪比较低,接收信号参数未知,这些不利因素都给信号的检测与分析带来很大的困难。因此,在低信噪比条件下如何准确的检测信号一直是雷达、电子侦察等领域中信号处理所关心的内容。线性调频信号的频率随时间做线性变化,有大的时宽带宽积,解决了雷达作用距离和距离分辨率之间的矛盾;突发通信发射隐蔽、持续时间较短,抗侦察截获能力强,被普遍应用在民用通信和军事通信中。目前电磁环境越来越复杂,使线性调频信号和突发信号的检测更加困难,已有的信号检测算法已经越来越难满足现实中不断更新的需求。因此,需要将现有的算法进行改进,提出新的检测方法来提高低信噪比下线性调频信号和突发信号的检测性能。本文重点研究线性调频信号和突发信号的检测方法,具体如下:对低信噪比信道环境下的线性调频信号进行了检测。首先,通过对线性调频信号做线性正则域的短时傅里叶变换,从而得到线性调频信号的线性正则域的短时傅里叶变换谱,并对该谱做Hough变换;然后,利用二维滑动窗对Hough变换后的矩阵进行遍历,并在窗内做能量累积,从而得到检验统计量;最后,根据接收器操作特性曲线得到最优的判决门限,将检验统计量与门限比较,来判断是否存在线性调频信号。从仿真实验能得到,当信噪比是-8dB时,该方法的线性调频信号的检测概率可超过90%;当信噪比大于-6dB时,ROC曲线的AUC值接近于1。因此,该方法在低信噪比信道中有很好的检测性能。对低信噪比信道环境下的突发信号进行了检测。首先,对接收到的突发信号分段,再求每段信号的功率谱的倒谱,取倒谱的最大值作为检验统计量;随后用移动平均法对检验统计量进行平滑,减小毛刺对判决的影响;再用K-均值聚类算法对其分类判决,区分出信号和噪声;最后用基于长度的三态转换对判决结果进行修正,完成突发信号的检测。从仿真实验结果可看出,信噪比为-10dB时,BPSK和QPSK的检测概率能达到80%,16QAM和32QAM的能达到90%;当信噪比为-10dB时,BPSK、QPSK、16QAM和32QAM的加权错误测度均能达到0.08以下。所以,本文方法在低信噪比环境下是可行的和有效的。
【关键词】：信号检测 线性调频信号 线性正则变换 倒谱 Hough K-均值聚类
【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】：TN911.23
【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 课题研究背景及意义14-16
• 1.2 信号检测的研究现状16-19
• 1.2.1 LFM信号检测的研究现状16-17
• 1.2.2 突发信号检测的研究现状17-19
• 1.3 本文的主要工作和结构安排19-20
• 第二章 LFM信号和突发信号的检测方法20-34
• 2.1 引言20
• 2.2 LFM信号的检测20-28
• 2.2.1 LFM信号20-22
• 2.2.2 小波变换22-23
• 2.2.3 Wigner-Ville分布23-24
• 2.2.4 模糊函数24-25
• 2.2.5 Cohen类25
• 2.2.6 分数阶傅立叶变换25-27
• 2.2.7 线性正则变换27-28
• 2.3 突发信号的检测28-33
• 2.3.1 突发信号28-30
• 2.3.2 信号接收模型30
• 2.3.3 短时能量法30-31
• 2.3.4 拟合优度法31
• 2.3.5 高阶累积量法31-33
• 2.3.6 Power-Law法33
• 2.4 本章小结33-34
• 第三章 线性调频信号的检测34-46
• 3.1 引言34
• 3.2 LFM信号检测的传统方法34-36
• 3.2.1 短时傅里叶变换34-35
• 3.2.2 线性正则域的Wigner-Ville分布35-36
• 3.3 线性正则域的STFT检测方法36-42
• 3.3.1 线性正则域的STFT36-39
• 3.3.2 Hough变换39-40
• 3.3.3 滑动窗法40-41
• 3.3.4 最优门限41-42
• 3.3.5 LFM信号检测方法的步骤42
• 3.4 仿真结果及分析42-45
• 3.4.1 仿真实验结果42-44
• 3.4.2 本文方法与传统方法之间的对比44-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 突发信号的检测46-58
• 4.1 引言46
• 4.2 突发信号检测的传统方法46-49
• 4.2.1 自相关法46-47
• 4.2.2 奇异值分解法47-48
• 4.2.3 谱熵法48-49
• 4.3 基于功率谱的倒谱的检测方法49-53
• 4.3.1 功率谱的倒谱49-50
• 4.3.2 K-均值聚类50-51
• 4.3.3 基于长度的三态转换51-52
• 4.3.4 突发信号检测方法的步骤52-53
• 4.4 仿真结果及分析53-56
• 4.4.1 仿真实验结果53-54
• 4.4.2 本文方法与传统方法之间的对比54-56
• 4.5 本章小结56-58
• 第五章 总结与展望58-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-66
• 作者简介66-67

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本文编号：302725