中文摘要: 在現代電子戰中,輻射源識別是電子情報偵察系統(ELINT)和電子支援系統(ESM)重要功能之一。隨著電子技術的發展,雷達工作體制的多樣化、複雜化及各種體制的綜合利用,形成了複雜、多變、具有嚴重威脅的電子對抗環境。如何在複雜的電磁環境中實時地分離出各雷達輻射源的資訊,得到正確的引數,正確引導干擾系統進行干擾就變得越來越迫切。訊號分選作為偵察引導系統中重要的組成部分,它的正確與否直接關係到偵察裝置的效能指標。 針對我國雷達對抗訊號處理研究工作的迫切需要解決的關鍵問題,本文主要就複雜電磁環境下的電子對抗系統訊號分選關鍵演算法進行了探索性和系統性研究,並進行了演算法模擬分析。主要包括以下幾個方面: 1、對電子對抗環境進行了介紹,並對雷達偵察機的訊號環境的時域特徵、頻域特徵、空域特徵進行了詳細的分析,得出了雷達訊號分選系統設計的主要依據。 2、對雷達偵察機訊號分選的訊號源進行了數字模擬;分析了訊號源各引數的範圍、誤差、引數的變化、測量的精度以及對分選結果的.影響,討論了可用於訊號分選的引數及訊號分選適用的脈衝重複間隔(PRI)型別,確定了訊號分選的技術指標和依據。 3、在雷達訊號分選中,重頻(...
英文摘要: In the modern war, identification of emitter resource is an important function of Electronic INTelligence (ELINT) and Electronic Support Measures (ESM). With the rapidly developing of electronic technology, Radar has been more diversiform and formed more complicated circumstance of Electronic Countermeasures(ECM). How to sort and analyze signals of emitter resource and how to acquire right parameters in order to system of real-timely alarm and homing is an important research of sort and analyze signa...
目錄:
摘要 4-5
Abstract 5
第一章 緒論 9-13
1.1 研究背景與意義 9-10
1.2 雷達訊號分選的國內外研究現狀 10-12
1.3 本文所做的工作 12-13
第二章 雷達訊號分選概述 13-25
2.1 電子對抗面臨的挑戰 13
2.2 雷達訊號分選的關鍵技術 13-15
2.2.1 雷達對抗電磁環境的模擬 13-14
2.2.2 雷達訊號分選的特徵引數 14
2.2.3 雷達訊號分選演算法 14
2.2.4 雷達訊號分選的硬體實現技術 14-15
2.3 雷達訊號分選的主要依據 15-18
2.4 雷達訊號分選的結構模型 18-19
2.5 雷達訊號及其分選引數描述 19-23
2.5.1 雷達訊號的數學模型 19-20
2.5.2 雷達訊號的PRI 調製模型 20-23
2.6 影響訊號分選和識別的因素 23-24
2.7 本章小結 24-25
第三章 典型的訊號分選演算法 25-40
3.1 引言 25
3.2 相關函式法重頻鑑別技術 25-27
3.3 直方圖法 27-32
3.3.1 累計差值直方圖法 28-30
3.3.2 序列差值直方圖法 30-31
3.3.3 序列差值直方圖法改進之處 31
3.3.4 序列差值直方圖演算法的檢測門限 31-32
3.4 PRI 變換法 32-38
3.4.1 PRI 變換的原理 32-34
3.4.2 PRI 變換的檢測門限 34-35
3.4.3 PRI 變換法模擬分析 35-36
3.4.4 修正PRI 變換法 36-38
3.4.5 修正PRI 變換法模擬分析 38
3.5 本章小結 38-40
第四章 訊號分選的改進演算法 40-55
4.1 引言 40-41
4.2 卡爾曼濾波在雷達訊號分選中的應用 41-49
曼濾波的基本原理 41-42
4.2.2 卡爾曼濾波初值的確定 42-44
4.2.3 基於卡爾曼濾波的訊號模型引數 44-46
4.2.4 基於卡爾曼濾波的脈衝列處理 46-47
4.2.5 模擬分析 47-49
4.3 小波變換在雷達訊號分選中的應用 49-53
4.3.1 小波變換的定義 49-50
4.3.2 小波的應用 50-51
4.3.3 Morlet 小波的性質 51-52
4.3.4 目標分選方法 52
4.3.5 模擬分析 52-53
4.4 本章小結 53-55
第五章 獨立分量分析(ICA)在訊號分選中的應用 55-81
5.1 引言 55-56
5.2 X 的分解 56-58
5.2.1 X 的奇異值分解 56-57
5.2.2 X 的主分量分解 57
5.2.3 X 的球化分解 57-58
5.3 ICA 的原理 58-59
5.4 基於ICA 問題的數學模型 59-60
5.5 隨機變數中的幾個概念 60-63
5.6 獨立分量的預處理 63-66
5.6.1 中心化63-64
5.6.2 白化 64-65
5.6.3 降維 65-66
5.7 ICA 的主要判據 66-68
5.8 ICA 的主要演算法 68-71
5.8.1 高斯和非高斯混合訊號的分離演算法 68-70
5.8.2 超高斯和亞高斯混合訊號的分離演算法 70-71
5.9 演算法模擬 71-79
5.9.1 基於JADE 演算法 72-76
5.9.2 盲分離的移位阻斷（SHIBBS）演算法 76-78
5.9.3 效能分析 78-79
5.10 兩種分選方法的比較 79-80
5.11 本章小結 80-81
第六章 總結與展望 81-83
6.1 論文所做主要工作的總結 81-82
6.2 後續工作及展望 82-83
致謝 83-84
參考文獻 84-86
撰寫的學術論文