检索结果-南通市图书馆

作者：石涵宇哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着现代电磁环境不断复杂多变,雷达系统在通信领域、导航领域和电子对抗领域中的重要地位愈发突出。一些现代新体制雷达系统与传统雷达系统相比,雷达发射波形、天线数量、天线摆放位置、信号处理方式等方面都有较大的区别。现代新体制... 详细信息

随着现代电磁环境不断复杂多变,雷达系统在通信领域、导航领域和电子对抗领域中的重要地位愈发突出。一些现代新体制雷达系统与传统雷达系统相比,雷达发射波形、天线数量、天线摆放位置、信号处理方式等方面都有较大的区别。现代新体制雷达的抗截获能力得到明显的提升,这无疑给电子侦察技术带来了巨大的挑战。要想实现对敌方雷达信号的判别和雷达信号相关参数的精确估计,除了要对传统的脉冲调制参数进行测量,还要对雷达信号的脉内调制特征进行分析和区分。本文首先对低信噪比下典型雷达信号调制类型识别方法进行了研究,提出了基于分数阶频谱四阶原点矩的识别方法,通过计算机仿真验证了所提方法的可行性,接着针对低信噪比下线性调频信号的参数估计问题进行了研究。本文将围绕以下几个方面介绍主要研究工作:首先,对分数阶傅里叶变换的基本理论进行了分析,介绍了分数阶傅里叶变换的定义及性质,通过仿真实验,展示了分数阶傅里叶变换在非平稳信号处理领域所具有的优势,并研究了一种以离散尺度化法为基础的采样型离散快速分数阶傅里叶变换的算法。然后,介绍了三种典型雷达信号的信号模型,并给出了对应各信号的分数阶傅里叶幅值图,接着引出了基于分数阶傅里叶变换的典型雷达信号调制类型的识别方法。而针对低信噪比下传统的雷达信号调制类型方法识别效果不佳的情况,提出了基于分数阶傅里叶频谱四阶原点矩的识别方法,是一种由粗到细的识别方法。该方法对典型雷达信号先进行粗识别,区分为调相信号和调频信号两类,再对类内信号进行细识别,从而实现典型雷达信号调制类型识别。通过在不同信噪比条件下进行仿真实验并对识别概率结果进行对比和分析,验证了低信噪比下所提识别方法的抗噪性能。其次,针对低信噪比下单分量线性调频信号的参数估计问题,提出了一种基于分数阶频谱四阶原点矩的参数归一化估计算法,通过分数阶傅里叶四阶原点矩的良好抗噪性能,在低信噪比下能更好地确定最佳变换阶数,从而达到提升参数估计算法的抗噪能力,再结合离散快速分数阶傅里叶变换算法,经谱峰搜索计算得到信号参数。通过仿真实验对比和分析,验证了该算法保证信号参数估计精度的同时具有良好的抗噪性能。最后,针对低信噪比下多分量线性调频信号的参数估计问题,提出了一种结合CLEAN思想的基于分数阶频谱四阶原点矩的参数估计归一化方法,通过分离多分量线性调频信号内的各信号分量,再对各信号分量逐一进行参数估计,直至搜索不到有效谱峰停止搜索,即可得到多分量线性调频信号的所有信号分量的参数估计值。通过仿真实验,验证了该算法在低信噪比下具有的参数估计性能和抗噪性能。

关键词：雷达信号调制类型识别分数阶傅里叶变换四阶原点矩参数估计

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基于深度学习的雷达信号调制类型识别算法研究

基于深度学习的雷达信号调制类型识别算法研究

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作者：王繁安徽大学

学位级别：硕士

伴随着科技信息化时代的到来,电子科学技术不断进步,导致雷达电磁环境趋于复杂化和多样化,信号的参数特征和调制类型变化繁多,而采用传统信息特征的雷达信号识别方法分类性能难以满足实际需求。将深度学习技术与信号特征相结合引入到雷... 详细信息

伴随着科技信息化时代的到来,电子科学技术不断进步,导致雷达电磁环境趋于复杂化和多样化,信号的参数特征和调制类型变化繁多,而采用传统信息特征的雷达信号识别方法分类性能难以满足实际需求。将深度学习技术与信号特征相结合引入到雷达信号识别领域成为了主流,但也存在低信噪比下识别效果差、泛化性能弱等问题。针对以上问题,构建了雷达原始IQ数据集和时频图像数据集,并提出了两种雷达信号调制类型识别算法,设计并开发了雷达信号调制类型识别系统。主要工作如下:(1)介绍了常见雷达信号的8种调制类型,并分析了它们的时域及频域特征。此外,利用三种时频分析方法STFT变换、WVD分布、SPWVD分布对8种信号调制类型进行时频转换,通过对时频图像的分析,比较了这三种方法的性能,为后续的准确识别奠定基础。(2)提出了一种基于一维特征序列和改进卷积神经网络的雷达信号调制类型识别算法。选用CNN的网络架构,设计了一个卷积核5×1和卷积核为3×1的卷积层模块,并采用CBAM注意力模块,加深网络在通道和空间维度上对IQ信号特征的关注。该算法能够减少仿真生成时频图像所需的时间,通过实验验证了对8种信号调制类型可以进行准确识别,能够满足一些实时性需求的场景,便于该算法的落地和部署。(3)提出了一种基于时频分析和改进ResNet-50残差网络的雷达信号调制类型识别算法。首先该算法将一维的时域IQ信号数据通过这三种时频分析方法STFT变换、WVD分布、SPWVD分布,转换成二维的时频图像作为网络的输入;其次,为了减少噪声的影响以及尽可能保留时频特征的情况下,对时频图像进行灰度化、滤波、缩放、归一化预处理;然后,选择Res Net-50为网络框架,为了尽可能地保留数据特征信息,在残差模块中增大了卷积核,同时为了能够加快网络收敛,减少网络训练时间,将交叉熵损失函数和中心损失函数作为损失函数;实验表明这三种时频分析方法在低信噪比下,SPWVD时频图像能够较明显地保留时频特征,在识别精度上效果最优,从而验证了算法在低信噪比下具有优异的表现和良好的泛化能力。(4)设计了雷达信号调制类型识别系统,实现了从信号预处理、识别、储存结果的功能。将训练后的模型部署到Py Qt5中,进行系统的开发实现,完成了基于IQ信号数据和时频图像数据的信号调制类型识别;对系统进行了功能性测试,验证了该系统具有较好的精度和稳定性。

关键词：一维特征序列注意力机制时频分析雷达信号调制类型识别

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基于小波包变换的雷达辐射源信号识别

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电子信息对抗技术 2010年第2期25卷 8-10,33页

作者：雷恒恒赵拥军韩旭张培峰郑州信息科技学院郑州450002

为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需求,提出一种以小波包系数的能量比和标准差为特征的算法,并采用BP神经网络进行识别。仿真实验表明,该方法能在较低的信噪比条件下取得较好的识别率。

关键词：雷达信号调制类型识别小波包变换 BP神经网络

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