复杂环境下辐射源信号的分选和识别

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要fI在这样复杂的信号环境中对雷达辐射体的分选和识别，处理时域调制中的去交错}则是分选和识别必不可少的关键和极为重要的一环。由于从各辐射源到达的脉冲互相交错，必须首先将随机交迭的信号流分离成单个辐射的脉冲，才能分别测得各辐射源的重频(PRI)!而重频在分选过程中是最重要的分选参数，且重频分选是进行多参数、／·分选的基础。I本文第一部分在分析传统的堕垫坌丝直鎏的基础上，提出一种等间隔序列分选方法，可较大地减小了直方图方法在复杂信号环境中判别信号周期的级数和复杂性，从而提高了分选“周期性信号”的速度．然而，面临日益增加的密集、复杂的信号环境，只靠时域、频域、空域进行信号

2、分选，已远远不能适应目益严峻的电子战环境。必须利用信号的细微特征一起来进行分选。信号的细微特征是对信号物理特征更深刻、更细致的数学描述，使用这些细微特征可以使侦察系统在密集、复杂的信号环境下分选信号，高可信度的识别辐射源的属性。并且，信号的细微特征渗透于时域、频域、空域、调制域之中，包含广泛而又丰富的内容，既表现在信号本身的细微差异，又表现在信号总体的特征和变化。脉内的细微特征随不同调制的辐射源和发射装备表现出千差万别。而线性调频信号(LFM)应用十广泛且具有代表性。本文在第二部分讨论和研究了LFM信号的最有力的理论分。析工具，并在此基础上提出基于Wigner—hough(WILT)变换的多

3、分量LFM信号的参数．估计与信号分离算法。该算法实验证明，可精确地估计多分量LFM信号的各个单LFM的参数并分离。关键词：分选芹漱别，等问请萍氛，wiL卉彳，参数洁弄，信善嘉离乒华中科技大学硕士学位论文AbstractItisverypivotalandindispensablestepoftheseparationandrecognitionofthesignalthatisseparatedintimedomaininthedenseandcomplexsignalenvironmentBecausepulseflowsofthesignalsfromalldirectionfoldto

4、gether,theESMsystemmustseparatespulseflowofeachsignalfromthefoldedpulseflowsThen，itcanmeasurethepulserepealinterval(PRl)ofeachsignal．ThePRIisveryimportantparameterduringtheseparationandrecognitionandisthefoundationofthemulti—parametersrecognition’Inpartone，basedonthetraditionalseparationmethodinthe

5、timedomain，thispaperproposesanewmethodthatusingtheseriessignalswiththeequalintervalseparatesthecomplexperiodicsignals，whichcanrelativelyreducetheprogressionandcomplexityofthehistogramwhichisusedtOdistinguishtheperiodicsignalincomplexsurroundingsSo，therateofspeedoftheseparationofcomplexperiodicsigna

6、lsisimprovedHowever,facedtheincreasingthedenseandcomplexpulseflows，theseparationonlyinthetime，frequencyandairdomainscannotsuittheincreasinggrimECMenvironment，itmustusethefinecharacterinpulseofthesignal．ThefinecharacterinpulseisthemoreprofoundandparticularmathematicaldescriptionofthesignalBythey,the

7、ESMsystemcanseparaterapidlythesignalandrecognizeitcharacterincomplex’environmentThefinecharactersinpulsehaveinfiltratedintothetime，frequency,airandmodulationdomainsitcontainabroadandprolificcontents，itbothb