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复杂调制雷达信号的调制识别与参数估计算法研究的中期报告
本研究旨在研究复杂调制雷达信号的调制识别及参数估计算法。本中期报告主要介绍了已经完成的工作和下一步的研究计划。
已完成的工作：
1.调制识别算法
我们针对常见的调制方式，如线性调频（LFM）、斜坡调频（SFM）、脉冲压缩等，设计了相应的调制识别算法。我们使用了经验模态分解（EMD）和能量比数（ERS）两种方法，对目标信号进行分解和特征提取，然后利用支持向量机（SVM）进行分类。实验结果表明，我们的算法对多种调制方式均有较好的识别效果。
2.参数估计算法
我们针对复杂调制信号中的中心频率、调制指数、脉冲宽度等参数，设计了相应的参数估计算法。我们使用多普勒处理、快速傅里叶变换（FFT）等方法进行频域计算，然后采用最小二乘法进行参数估计。实验结果表明，我们的算法能够较为准确地估计目标信号的参数。
下一步的研究计划：
1.继续完善算法
我们将继续改进调制识别算法和参数估计算法，提高算法的准确性和鲁棒性。
2.实验验证
我们将进行更多的实验验证，进一步检验算法的可行性和有效性，并与已有的算法进行比较分析。
3.应用研究
基于已有的算法，我们将进一步研究如何应用于实际雷达信号处理中，解决实际场景中遇到的问题，并拓展到其他领域的信号处理中。