基于同步压缩S变换的非平稳信号分析

发布时间：2020-09-02 14:57

　　 雷达辐射源识别是现代电子对抗领域的重点研究问题,时频分析作为处理非平稳信号的有力工具能够同时获得信号能量及频率的时变信息,在辐射源信号分析与识别中得到了广泛应用。本文针对非平稳信号分析,以时频分析中S变换为基础,结合同步压缩变换及Viterbi算法开展了高性能时频分析方法研究,提出了一种高聚集性、可逆的时频分析方法和高精度瞬时频率估计方法,并在此基础上结合实测雷达数据对辐射源信号时频特征提取进行了探索研究。主要创新成果有以下几点:1.针对标准同步压缩S变换相位丢失问题,提出了一种修正型的S变换,并推导了其同步压缩变换形式。该变换通过添加一个相位因子,在保留原S变换线性、多分辨率等特性的同时,解决了同步压缩后相位信息丢失的问题。针对修正型S变换提出了一种快速逆变换的算法,相较于标准S变换的逆变换算法,计算量大幅减少,在工程实践中可以快速实现同步压缩逆变换。仿真实验表明,在误差允许范围内,能够高精度重构信号,在信号分离、时频滤波及信号综合等方面有一定的工程应用价值。2.针对S变换在复杂噪声下瞬时频率估计精度较低的问题,分析了产生高频失真的原因,并提出了一种改进型Viterbi算法。该算法通过调整原Viterbi算法惩罚因子提高对高频噪声的抑制性能。仿真实验表明,针对多种类型的调频信号,改进后的算法在混合噪声干扰下表现出较好估计精度和稳健性。3.以高性能时频分析为基础,提出了一种辐射源信号时频特征提取方法。该方法借鉴压缩感知理论,利用高聚集性和高精度的时频分析方法,提取信号瞬时功率及瞬时频率信息,组成稀疏的时频特征。该特征包含了信号的主要时频信息,在缩减特征维度的同时具有明确的物理意义,通用性较广。通过民航气象雷达和实验室雷达实测数据对特征性能进行了验证,表现出了良好的分类识别结果。
【学位单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN957.51
【部分图文】：

HHT分析

（3）模糊函数在原点处具有极大值，且聚集了信号的绝大部分能量。图 3.4 模糊函数三维图图3.4为一三次调频信号的模糊函数三维图，可以看出能量在原点处达到极大值。区别于其他时频分析方法能量分布于整个时频面，模糊函数的绝大部分能量集中于原

提高辐射源识别的准确度。假设雷达发射的是一单频信号，其模糊函数在频偏轴和时延轴的能量分布如图3.5 所示，可以看出在零频偏处，信号能量达到最大值，而在信号频率的副峰处出现了两个交叉项，对于信号识别并没有多大帮助。根据该特性，模糊函数零频偏处包含了信号的绝大部分信息，如果只取模糊函数零频偏处信息，则既可以表征信号，又降低了数据维度，是一种简单直观的特征提取方法。图 3.5 模糊函数能量分布对于调频信号，由于频率随时间的变化引起频偏，在零频偏处主要为能量信息，信号频率时变信息无法在零频偏处的切片上反映，而附近的切片则包含了时变信息。

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本文编号：2810750