LFM_BPSK复合调制信号识别与参数估计.pdf

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1、第４５卷第２期南京航空航天大学学报Ｖｏｌ．４５Ｎｏ．２２０１３年４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ＆ＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓＡｐｒ．２０１３ＬＦＭ－ＢＰＳＫ复合调制信号识别与参数估计宋军１，２１１刘渝薛妍妍（１．南京航空航天大学电子信息工程学院，南京，２１００１６；２．南京林业大学信息学院，南京，２１００３７）摘要：首先介绍了相位编码与线性调频（Ｌｉｎｅａｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙｍｏｄｕｌａｔｉｏｎａｎｄｂｉｎａｒｙｐｈａｓｅｓｈｉｆｔｋｅｙｉｎｇ，ＬＦＭ－ＢＰＳＫ）复合调制信号的模型，并分析了其相位特征及概率密度函数，然

2、后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法，基于相位展开和瞬时频率对ＬＦＭ－ＢＰＳＫ复合调制信号、ＢＰＳＫ信号和ＬＦＭ信号进行了识别，并讨论和分析了纽曼－皮尔逊（Ｎ－Ｐ）准则下识别门限的选取。接着对ＬＦＭ－ＢＰＳＫ复合调制信号进行参数估计；最后用Ｍａｔｌａｂ对ＬＦＭ－ＢＰＳＫ复合调制信号的识别进行了仿真验证，并对识别后的信号进行了参数估计的仿真。结果表明，本文方法在较低信噪比下仍能实现较好的识别性能和参数估计精度。关键词：ＬＦＭ－ＢＰＳＫ复合调制；信号识别；瞬时频率；参数估计中图分类号：ＴＮ９７４；ＴＮ９５５文献标志码：Ａ文章编号：１００５－２６１５（２０１

3、３）０２－００２１７－０８ＰａｒａｍｅｔｅｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＨｙｂｒｉｄＭｏｄｕｌａｔｅｄＳｉｇｎａｌＣｏｍｂｉｎｉｎｇＢＰＳＫｗｉｔｈＬＦＭ１，２，ＬｉｕＹｕ１，ＸｕｅＹａｎｙａｎ１ＳｏｎｇＪｕｎ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ＆Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ，２１００１６，Ｃｈｉｎａ；２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓ

4、ｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ，２１００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｈｙｂｒｉｄｍｏｄｕｌａｔｅｄｓｉｇｎａｌｃｏｍｂｉｎｉｎｇｂｉｎａｒｙｐｈａｓｅｓｈｉｆｔｋｅｙｉｎｇ（ＢＰＳＫ）ｗｉｔｈｌｉｎｅａｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＬＦＭ）ａｒｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｓｏｆｔｈｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｓｉｇｎａｌｓａｎｄｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｓ（ＰＤＦ）ｏｆｔｈｅｉｒｐｈａｓｅａｒｅｐｒｅｓ

5、ｅｎｔｅｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ（ＳＮＲ），ａｓｅｃｔｉｏｎ－ｂｙ－ｓｅｃｔｉｏｎｆｉｌｔｅｒｉｓｕｓｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｗｉｔｈｔｈｅｈｅｌｐｏｆｂｉ－ｎａｒｙｔｒｅｅ，ａｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｓｉｇｎａｌｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇＬＦＭ－ＢＰＳＫｈｙｂｒｉｄｍｏｄｕｌａｔｅｄｓｉｇｎａｌ，ＢＰＳＫｓｉｇｎａｌａｎｄＬＦＭｓｉｇｎａｌｂａｓｅｄｏｎｐｈａｓｅｕｎｗｒａｐｐｉｎｇａｎｄｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｆｒｅｑｕｅｎｃｙ．Ｗｈａｔ′ｓｍｏｒｅ，ｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎ

6、ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｏｆｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＮｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ（Ｎ－Ｐ）ｃｒｉｔｅｒｉｏｎａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．ＴｈｅｎｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＬＦＭ－ＢＰＳＫｓｉｇｎａｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＬＦＭ－ＢＰＳＫｓｉｇｎａｌａｒｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ，ａｎｄｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄ－ｏｌｏｇｙｐｏｓｓｅｓｓｅｓｆｉｎｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎ

7、ｄａｃｃｕｒａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗｉｔｈｐｒｏｐｅｒＳＮＲ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＬＦＭ－ＢＰＳＫｃｏｍｂｉｎｅｄｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ；ｓｉｇｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｆｒｅｑｕｅｎｃｙ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ为了适应复杂的电磁环境，现代雷达系统存在ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ＬＦＭ）复合调制信号兼具使用复合调制信号的趋势，其中，相位编码（ＢｉｎａｒｙＢＰＳＫ信号和ＬＦＭ信号的诸多优点，而且具有良ｐｈａｓｅｓｈｉｆｔｋｅｙｉｎｇ，ＢＰＳＫ）与线性调频（Ｌｉｎｅａｒ好的抗干扰性能和低截获概率（Ｌｏｗｐｒｏ