HHT在雷达信号脉内特征分析中的应用

HHT是一种新的非平稳信号处理技术,该方法由EMD与Hilbert谱分析两部分组成。本质上它是对非平稳信号进行平稳化处理,将信号中的不同尺度波动或趋势逐级分解出来,最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。应用HHT时频分析方法对实际雷达脉内信号进行分析,结果表明HHT方法是一种非常有效的时频分析方法,能较好地描述和提取信号时频特征。     

一种实时自适应脉内特征分析方法

阐述了重构相位的高阶差分和基16FFT实时脉内特征分析算法原理,提出利用多次相位高阶差分方法识别脉内调频和相位编码两种调制类型,提出分段进行4096点基16FET频谱分析的设计思想,保证了线性调频信号脉内特征分析的实时性和精度要求。利用相位高阶差分包络板值检测方法提取信号的突变信息,达到实时提取相位编码信号的脉内调制信息的目的,理论分析了算法的实现过程并给出了脉内分析的流程图。通过仿真和在某大型电子对抗系统上的成功应用,证明了该方法在低信噪比环境下的有效性。     

基带信号的脉内特征分析算法研究

通过提高基带信号相位的直流分量和计算相位的高阶差分来提取信号的瞬时频率,然后利用瞬时频率及其差分实现信号的自动识别和参数估计。理论分析了算法的实现过程,并给出了算法流程图。仿真结果表明,本文的算法在SNR≥10dB下可以实现基带信号的自动识别和调制参数的高精度估计。     

雷达信号脉内调制特征分析

脉内特征是雷达信号分选的基础，也是电子对抗领域里的一个重要课题，本文主要讨论了相位差分分析法和最小二乘法在雷达信号脉内调制特征分析中的运用，并运用Vc＋＋6．0进行了仿真。     

基于瞬时频率的脉内调制识别技术

雷达信号脉内调制识别是雷达侦察的一个重要内容，基于瞬时频率的识别技术可以实现对多种调制类型信号的识别及参数提取，该方法在一定信噪比条件下有较高的正确识别率，算法也较为简单，适合在雷达对抗侦察数字接收机上高速实现。     

一种有效的脉内调制信号识别方法

文章在相位重构的基础上分析了各种常见脉内调制信号相位差分序列的特征,并给出了它们的识别方法。采用多重相位差分改善了算法对低信噪比环境的适应能力。本文还根据分析给出了脉内识别的系统框图,最后仿真验证了文中分析结论,给出了不同信噪比下各种调制信号的正确识别率。     

一种脉内相位编码信号码速率快速估计方法

随着现代雷达信号样式的急剧变化,传统的基于常规五参数的信号分选方式难以满足新时期雷达对抗要求,基于雷达脉内调制参数分析的信号分选成为信号分选识别的新兴方向。从信号时频分析角度,提出了一种脉内相位编码信号快速码率估计方法。通过蒙特卡罗仿真实验以及实际试验测试证明,即使在低输入信噪比情况下该方法也可对脉内相位编码码速率进行有效估计。     

一种适应低信噪比的脉内识别算法

针对传统的雷达信号脉内调制类型在低信噪比下识别能力不高的局限性,提出一种改进的适应低信噪比的信号调制类型分类识别算法。该算法对雷达脉冲信号流进行时间和脉宽格子划分,对同一格子中脉冲信号采用一阶差分自相关函数法计算特征向量,根据特征向量值进行聚类统计分类。分类后对每组内脉冲信号进行平方处理,再次计算特征向量并进行聚类统计分类,选择每组内质量较好的脉冲信号进行调制类型识别,提高了信号分类识别正确率,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种有效的雷达信号快速识别方法

针对多种调制类型的雷达信号快速侦察识别成功率较低的问题,提出了基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法.首先,由短时傅里叶变换(STFT)得到信号每一部分的瞬时频率特征;其次,对得到的瞬时频率进行两次归一化分别得到各自特征值;最后,用层次决策方法对雷达信号进行分类识别.仿真实验结果证明该方法能有效识别各种雷达信号,在信噪比高于-3 dB时,各种脉内调制的识别成功率都达到90%以上.     

基于瞬时自相关算法的线性调频雷达信号脉内分析研究

估计线性调频信号的瞬时频率和调制参数,是进一步获得脉内特征并最终识别信号的基础。线性调频信号模型由软件编程产生,引入瑞利分布高斯谱模型来模拟背景杂波。提出采用小波包分析方法进行消噪处理,以瞬时自相关算法估计信号的瞬时频率,进而求出调制参数。瞬时自相关算法进行了滑动平均改进。计算机仿真实验得到瞬时自相关算法估计瞬时频率的...     

雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法探讨

目前雷达侦察设备对脉内调频的雷达信号只能进行简单的分选,无法识别其脉内的调制类型及调制带宽,从而就无法引导干扰机选择合适的干扰带宽进行干扰。采用对脉冲信号进行多次频率测量的方法,把测量频率存储下来,进行频率调制识别,从而完成脉内调制信号的正确分选,引导干扰机采用合适的带宽进行干扰。     

时频空交叠信号的脉内调制类型识别算法

复杂电磁环境下的雷达信号分选技术充分利用被侦察信号的特征信息,把分属于不同信号源的雷达脉冲流分离开来。随着脉冲流密度的增加,出现了一些在时频空3个维度上均严重交叠的脉冲,这些脉冲的辐射源信息差别很小,以至于识别算法无法正确将它们区分,进而造成脉冲丢失或错误识别,使得信号分选的性能大大下降。以6种常见的脉内调制类型脉冲为研究对象,针对脉冲之间两两交叠的情况,提出了基于部分快速傅里叶变换算法的时频空交叠信号脉内调制类型识别算法,并通过一系列仿真分析了算法的性能,证明了算法能够有效地分辨频域和空域高度重叠但时域不完全重叠的信号脉冲流,提高信号分选的性能。     

二相编码信号特征分析

相位编码信号具有较强的似噪声性和良好的低截获概率特性。二相编码信号由于其技术简单、成熟成为常用的脉压雷达信号。对二相编码信号的特征进行了一些分析．以便为今后设计雷达信号或进行脉压信号的脉内特征分析提供一点参考。     

SPWD在脉内混合信号时频分析中的应用

雷达脉内混合信号的特征提取和分析是电子对抗领域的重要研究课题之一。维格纳-威利（Wigner-Ville）分布法是分析雷达脉内信号的有效途经,但由于Wigner-Ville分布是双线性变换,用它来分析脉内混合信号时,交叉项将会严重影响信号特征分析。采用平滑伪Wigner-Ville（SPWD）对交叉项进行抑制,计算机仿真表明取得了满意的时-频分布。     

基于分数阶傅里叶变换的脉内信号调制方式识别

针对传统的雷达脉内信号调制类型识别方法存在的抗噪性能差和识别率低等问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的脉内信号调制方式识别算法.该算法分为两步:首先根据不同调制方式在调频斜率上的区别,通过FRFT模值随阶数变化的特点,识别出线性调频信号;然后,再根据阶数为1时FRFT的波形特点,识别出频率编码信号和相位编...     

基于三维特征的雷达信号脉内调制识别

针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量,使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明,所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现对不同雷达信号进行识别,证实了该方法的有效性。     

改进的相位展开算法及其在瞬时频率估计中的应用

 研究了一种改进的相位展开算法及其在瞬时频率估计中的应用.首先讨论了噪声对相位展开的影响,发现当每个周期内的样本数为2个样本时相位展开具有最佳的性能;接着利用这个性质得到一种简单的相位展开算法,可以在较低信噪比条件下估计出信号的瞬时相位;随后把相位展开算法应用于正弦波频率估计,得到了改进的相位平均法,利用它可以在较低信噪比条件下得到宽带信号的瞬时频率曲线;最后通过MATLAB仿真对算法进行验证.     

改进小波脊线法算法分析和仿真

在电子情报侦察和对抗领域，对复杂信号的脉内调制特征进行分析显得越来越重要。小波变换的主要特点是通过尺度从粗到细的不断变化，可以逐步聚焦到分析对象的任何细节，把对象中存在的任何变化充分的展示出来。文中研究了基于算法提取雷达信号的瞬时频率来获得信号的脉内细微特征，并针对小波脊线法存在的问题提出了改进算法，仿真了某电子对抗专用设备接收到的一批具有大时宽、带宽积的线性调频信号中频数据，仿真结果证实了改进方法的优越性。