线性调频引信信号的分选和识别

发布时间：2017-05-16 11:24

  本文关键词：线性调频引信信号的分选和识别，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电子对抗技术的快速发展和作战环境的日益复杂，对无线电引信信号的分选和识别提出了新的要求。调频引信作为无线电引信的重要发展方向之一，，具备定距精度高，抗干扰能力强等优点，得到了广泛的应用，其调制信号类型、载波频率、调制频偏和调制频率等作为表征线性调频信号的基本参数，包含了很多重要的信息。本文主要研究调频引信调制类型与调制参数的分选与识别方法，对发展引信干扰技术提高引信干扰机的对抗能力具有重要理论意义与应用价值。 首先，采用统计模式分选的调制识别方法，基于信号包络变化度、信号瞬时频率的紧致度、调制信号非线性相位中值上的相位均值与中值下的相位均值的距离和时频变换过门限峰值个数四个参数特征，从DSB、2ASK、FM、LFM、2FSK、2PSK、PRCPM七种信号中分选出线性调频信号LFM类型。 而后，基于短时傅立叶变换（STFT）、小波变换（WT）、魏格纳-威力分布（WVD）和希尔伯特-黄变换（HHT）时频分析方法对线性调频信号进行时频域分析，在结合HHT变换时频分析方法的多分辨和自适应性等优势的基础上对其进行采样频率和端点效应的改进，最终获取了调制频偏与调制周期等特征参数。仿真分析结果表明：改进后的希尔伯特-黄变换（HHT）更适合用于单分量和多分量线性调频信号的特征参数识别。在识别双通道双参数的线性调频引信叠加信号的实际问题中，也可准确的识别各叠加信号特征参数，验证了改进后的希尔伯特-黄变换（HHT）处理多分量线性调频引信信号的有效性。 最后，利用经验模态分解(EMD)和小波阈值去噪相结合的改进方法对噪声中的调频信号进行了去噪处理，以去除强背景噪声干扰，仿真结果表明该去噪方法有很好的去噪效果。
【关键词】：线性调频引信 信号分选 信号识别 时频分析 希尔伯特-黄变换 去噪
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 本论文研究的目的和意义11-12
• 1.2 调频引信干扰技术与信号识别的发展现状12-13
• 1.3 信号时频分析方法概述13-18
• 1.3.1 短时傅立叶变换（STFT）14-15
• 1.3.2 小波变换（WT）15
• 1.3.3 魏格纳-威利分布（WVD）15-16
• 1.3.4 希尔伯特-黄变换（HHT）16-18
• 1.4 论文的研究内容及结构安排18-21
• 第2章 信号调制类型的分选21-31
• 2.1 调制类型分选方法21
• 2.2 调制类型分选过程21-29
• 2.2.1 信号预处理22-23
• 2.2.2 特征提取23-26
• 2.2.3 分类识别26-29
• 2.3 仿真结果29
• 2.4 本章小结29-31
• 第3章 信号特征参数识别方法改进研究31-51
• 3.1 基本概念31-36
• 3.1.1 瞬时频率31-33
• 3.1.2 固有模态函数 IMF33-35
• 3.1.3 时间特征尺度35-36
• 3.2 算法原理36-42
• 3.2.1 经验模态分解 EMD36-40
• 3.2.2 Hilbert 谱分析40-42
• 3.3 算法研究与改进42-50
• 3.3.1 采样频率优化42-46
• 3.3.2 端点效应改进46-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第4章 基于时频分析的线性调频引信信号特征参数识别51-79
• 4.1 线性调频引信（LFM）51-56
• 4.2 信号特征参数的时频分析56-70
• 4.2.1 短时傅立叶变换的时频分析56-58
• 4.2.2 小波变换的时频分析58-61
• 4.2.3 魏格纳-威力分布的时频分析61-64
• 4.2.4 改进的希尔伯特-黄变换的时频分析64-69
• 4.2.5 时频分析总结69-70
• 4.3 基于 HHT 的双通道双参数的线性调频引信信号识别的仿真分析70-77
• 4.3.1 基于双通道双参数的线性调频引信技术70
• 4.3.2 典型线性调频引信信号识别仿真70-77
• 4.4 本章小结77-79
• 第5章 引信信号噪声抑制研究79-91
• 5.1 基于 EMD 方法的小波阈值去噪方法79-87
• 5.1.1 噪声和信号主导模态的分界点81-85
• 5.1.2 最优小波基85-86
• 5.1.3 最佳阈值86
• 5.1.4 最佳阈值函数86-87
• 5.2 去噪效果评估指标87-88
• 5.3 去噪结果分析88-90
• 5.4 本章小结90-91
• 结论91-93
• 参考文献93-97
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单97-99
• 致谢99

【参考文献】

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本文编号：370727