通信对抗中的现代信号处理技术应用研究

发布时间：2017-08-08 09:11

  本文关键词：通信对抗中的现代信号处理技术应用研究

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【摘要】： 信息技术在现代军事领域占有越来越重要的地位，成为决定战争胜负的一个关键因素。信息战已经成为现代战争的主要作战形式之一。以控制电磁频谱为目的的电子战是信息战中最重要的核心部分。通信对抗是电子战的重要组成部分。 应用于军事通信对抗的信号处理理论发展非常迅速，这得益于两个方面的动力：其一，军事通信的技术和手段不断更新，在数字化的基础上逐步走向软件化、智能化、宽带化和网络化，出现了自适应跳频、突发通信、宽带调制和复杂编码等新的实用技术，推动了具有很强针对性的信号侦测和处理领域的算法研究；其二，现代信号处理的三大热点——谱估计、高阶统计量方法、时频分析的理论和技术日臻完善，并逐渐应用于通信对抗领域。此外，全数字接收机和软件无线电技术的应用和发展为现代信号处理技术提供了应用平台。 本文研究军事通信对抗中的信号处理问题。以构建对敌方电台进行侦收和指纹识别的系统为目的，本文提出了多种算法，仿真实现了复杂电磁环境中的电台信号提取、信号调制模式识别、扩频信号检测、扩频参数估计，并实现了电台的指纹识别。本文涉及非合作条件下的通信信号处理、非平稳信号分析与处理，并将高阶累积量方法、模式识别、聚类分析和神经网络等多个领域的技术用于信号的分析与处理。 本文首先给出了研究背景、研究目标和系统总体方案，然后根据总体方案的各个模块在各章讨论了相关的算法、仿真实现和性能分析。 接收到多个电台的混合信号后，首先通过信源数目估计、波达方向估计、波束形成和信号聚焦模块，将不同电台的信号分开，并将噪声、电台的暂态信号与通信信号分离。本文提出了改进的基于Gerschgorin理论的信源数目估计算法，提出了基于奇异性的信号聚焦算法，并仿真实现了信号预处理的全过程。 其次，对通信信号，检测是否有扩频信号存在并估计扩频参数；如果是非扩频的一般调制信号，，则识别其调制模式。本文提出了一种信号调制模式识别算法，能同时识别7种模拟调制信号(AM、DSB、USB、LSB、CW、FM、AM-FM信号)和7种数字调制信号(2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、16QAM信号)。对直序扩频(DSSS)信号，本文提出了一种假设检验算法检测其存在性；利用DSSS信号的循环平稳特性，提出了估计DSSS信号符号周期的方法。对跳频(FH)信号，本文提出了基于多跳自相关的信号检测方法和基于时频分析的跳频参数估计方法。 再次，利用暂态信号和通信信号的细微特征进行电台的指纹识别。对暂态信号，在没有训练样本的条件下，本文提出了综合聚类算法实现信号的盲分类；在有训练样本的情况下，提出了一种信号特征参数的提取方法，能够更好地表现不同信号类之间的差异，并利用神经网络实现了分类。此外，提出了分析通信信号细微特征的思路，并尝试用高阶统计量方法提取特征参数并识别电台。
【关键词】：通信对抗 信号检测 调制模式识别 参数估计 电台指纹识别
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：TN97
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 信息战、电子战与通信对抗10-12
• 1.2 本文的研究目的和总体方案12-13
• 1.3 本文主要工作和贡献13-14
• 1.4 各章节内容安排14-15
• 第二章 信号的预处理15-41
• 2.1 信源数目的估计15-25
• 2.1.1 各种信源数目估计算法回顾15-20
• 2.1.2 本文采用的信源数目估计算法20-25
• 2.2 DOA估计与波束形成25-30
• 2.2.1 DOA估计算法25-27
• 2.2.2 波束形成算法27-30
• 2.3 信号聚焦30-36
• 2.3.1 利用信号的奇异性聚焦30-32
• 2.3.2 仿真32-36
• 2.4 预处理整体仿真36-40
• 2.5 本章小结40-41
• 第三章 信号调制模式识别41-59
• 3.1 信号调制模式识别算法的回顾41-42
• 3.2 区分模拟调制信号和数字调制信号42-47
• 3.3 模拟调制模式识别47-51
• 3.4 数字调制模式识别51-55
• 3.5 仿真实现55-57
• 3.6 本章小结57-59
• 第四章 扩频信号检测与参数估计59-99
• 4.1 扩频原理59-65
• 4.1.1 扩频60-61
• 4.1.2 伪噪声序列61
• 4.1.3 直序扩频信号61-63
• 4.1.4 跳频扩频信号63-65
• 4.2 直序扩频信号检测65-72
• 4.2.1 系统模型与算法65-69
• 4.2.2 性能分析69-72
• 4.3 直序扩频信号参数估计72-82
• 4.3.1 符号周期估计72-74
• 4.3.2 码片周期估计74-80
• 4.3.3 扩频序列估计80-82
• 4.4 跳频信号检测82-89
• 4.4.1 跳频信号的多跳自相关过程82-85
• 4.4.2 信号检测模型85-86
• 4.4.3 性能分析86-88
• 4.4.4 仿真88-89
• 4.5 跳频信号参数估计89-97
• 4.5.1 WVD分布及其扩展89-91
• 4.5.2 WVD分布的离散化及其实现91-92
• 4.5.3 SPWVD分布用于估计跳频参数92-93
• 4.5.4 跳频参数估计算法仿真93-96
• 4.5.5 性能分析96-97
• 4.6 本章小结97-99
• 第五章 电台指纹识别99-129
• 5.1 无训练样本条件下暂态信号的盲分类100-108
• 5.1.1 K-Means算法100-101
• 5.1.2 综合聚类算法101-105
• 5.1.3 仿真与分析105-108
• 5.2 有训练样本条件下暂态信号的分类108-115
• 5.2.1 小波变换与信号的分解109-110
• 5.2.2 小波系数的选取与神经网络110-112
• 5.2.3 仿真112-115
• 5.3 通信信号细微特征研究的背景与思路115-119
• 5.3.1 电台载频频偏的精确测定115-116
• 5.3.2 对电台细微特征的要求116
• 5.3.3 信号的常规特征116-117
• 5.3.4 过零点特征117
• 5.3.5 谱相关特征117-119
• 5.4 高阶统计量方法分析通信信号细微特征119-128
• 5.4.1 从高阶统计量到循环累积量谱119-122
• 5.4.2 实际电台信号的分析与仿真122-128
• 5.5 本章小结128-129
• 总结与展望129-131
• 参考文献131-139
• 致谢139-140
• 作者攻读博士学位期间撰写的学术论文140

【引证文献】

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本文编号：639194