雷达辐射源信号时频特征分析及分类

摘要

信号识别及分类技术是当前信号处理领域的核心问题之一，该技术旨在对未知信号源进行准确的分辨，为提高信号的分类及识别性能提供理论和技术支撑。本文以时频分析理论为基础，以民航气象雷达信号为对象，结合工程应用，分析信号的个体特征，从而唯一地识别信号源，为民航机场管理和民用飞机探测等关键问题提供指导支持和预测分析。本文主要工作及研究成果包括： 研究了雷达信号无意调制产生机理，从而分析气象雷达信号个体特征的产生根源。根据雷达发射机内部结构特点，总结归纳相位噪声对雷达发射源个体特征的影响。并针对单频信号、线性调频信号、相位调制信号等三种雷达信号模型，进行仿真建模并加入相位噪声，从而实现每种信号的无意调制仿真。 提出了一种基于压缩感知的模糊函数掩模个体特征。本文利用压缩感知思想，提取模糊域内主要能量作为特征，从而以更少的数据量，选取雷达辐射源信号模糊函数图中最丰富的时频特征。与模糊函数代表性切片特征相比，该特征包含更多的信号时变细节，具有更高的信息表达能力。实验结果表明，模糊函数掩模特征能够获得更精确、更稳定的雷达信号分类结果，是有效的雷达辐射源细微特征。同时，该特征还能够进行时频重构及瞬时频率估计。此外，通过压缩感知范数优化获得的模糊函数掩模特征，有效避免了特征冗余。 提出了模糊函数掩模的两种快速优化方法。其一，根据信号本身特点确定模糊函数掩模特征。其二，根据信号能量占比确定模糊函数掩模特征。从仿真实验结果分析，两种算法都拥有较高的识别率，虽然识别精度略微低于基于压缩感知的模糊函数掩模特征提取方法，但在运行时间上具有较大优势。从工程角度而言，两种方法可有效提高运算效率并节约存储空间。 建立了雷达信号数据库。该数据库包括实测民航气象雷达发射源数据以及半物理仿真数据，为研究方法的实验验证提供了较好的条件。在此基础上，设计了基于matlab-GUI的雷达回波数据显示软件，方便对数据库数据的观察分析。

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ABSTRACT

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第一章绪论

1.1 雷达辐射源个体识别与分类概述

1.1.1研究背景及意义

1.1.2国内外发展及现状

1.2 雷达辐射源个体识别系统框架

1.2.1数据预处理模块

1.2.2 特征提取模块

1.2.3分类器设计模块

1.3 本文研究内容及章节安排

第二章雷达辐射源个体特征产生机理

2.1 引言

2.2 雷达信号发射机结构特点

2.3 雷达发射机无意调制分析

2.3.1雷达信号发射机噪声分析

2.3.2单频信号无意调制实现

2.3.3线性调频信号无意调制实现

2.3.4相位调制信号无意调制实现

2.4 本章小结

第三章基于压缩感知的模糊函数掩模特征

3.1 引言

3.2 模糊函数和压缩感知

3.2.1模糊函数原理及性质

3.2.2压缩感知理论

3.3 基于模糊函数掩模的雷达辐射源特征

3.3.1模糊函数代表性切片

3.3.2基于压缩感知的AF-mask原理

3.3.3AF-mask工程中的快速优化

3.4 掩模特征下WVD时频重构

3.5 实验结果与分析

3.6 本章小结

第四章雷达辐射源个体识别与分类

4.1 引言

4.2 智能分类器设计

4.2.1极限学习机

4.2.2ELM的非均匀采样时频表示

4.3 信号识别与分类

4.3.1实测信号数据集

4.3.2实验结果及分析

4.3.3基于matlab-GUI雷达回波自适应软件

4.4 本章小结

第五章总结与展望

5.1 论文工作总结

5.2 未来与展望

参考文献

致谢

作者简介

1. 基本情况

2. 教育背景

3. 攻读硕士学位期间的研究成果

3.1 发表学术论文

3.2 申请（授权）专利

3.3 参与科研项目及获奖