多相码雷达信号脉内特征分析方法研究.doc

多相码雷达信号脉内特征分析方法研究信息技术的发展,使得战争的形式发生了很大的改变,雷达的使用以及对雷达信号的截获、处理与分类识别已然成为我们研究的重点。本文重点研究多相码雷达信号的特征,并根据其时频特征采用改进的时频脉内特征分析方法实现对信号的特征分析与参数估计,最后根据多相码雷达信号的相位特征搭建识别框架,实现对信号的更准确识别。针对以上,本论文深入开展了如下工作:首先,构建了几种典型雷达调制信号模型并做时域和频域等特征分析和介绍。分析比较了三种传统的时频分析方法。深入研究了这几种时频分析方法的原理及在特征提取时的应用。其次,本文推导了五种多相码信号(Frank码、P1码、P2码、P3码和P4码)相位差分。信号的一阶相位差分曲线对噪声敏感,故研究了重相位差分对信号的处理效果。五种多相码的重相位差分曲线存在的明显跳变特征,本文通过统计信号的p、p/2和p/3等跳变点数、跳变幅度以及跳变点的位置是否成组出现等识别出相位编码信号中的二相编码信号(BinaryPhaseShiftKeying,BPSK)和四相编码信号(QuadraturePhaseShiftKeying,QPSK)以及多相码信号。搭建信号识别框架,设计识别流程,实验仿真验证该方法的可行性。再次,研究了时频分析和图像处理相结合的联合分析方法,即能量累加Wigner-Hough变换方法。图像处理方法对时频图处理后提高了算法的抗噪性。图像处理之后的时频图的聚集性,以及对信号参数估计的均方误差曲线验证了该方法在低信噪比-5dB条件下可以对多相码信号检测性能大于90%,同时该方法也有很好参数估计性能。最后,对分数阶傅里叶变换(FractionalFourierTransform,FRFT)分析方法做了深入研究。在对多相码信号做FRFT时,其最佳阶数的确定是整个算法的重点,而FRFT的阶数与信号的调频率存在一定的关系,这将如何快速准确的确定信号的FRFT的最佳阶数问题转移到对多相码信号的调频率估计的问题上。本文推导了两分量线性调频(LinearFrequencyModulation,LFM)LFM信号的二次相位函数,并验证了基于二次相位函数和Radon变换的联合方法的有效性,在信噪比低于-4dB时,参数估计性能明显优于传统Radon-WignerTransform(RWT)方法。