小波在電子偵察中的應(yīng)用.pdf

1、信號(hào)處理在現(xiàn)代電子戰(zhàn)系統(tǒng)中扮演著重要的角色，例如信號(hào)參數(shù)的估計(jì)、信號(hào)調(diào)制樣式的確定、輻射源識(shí)別等等。 本論文的目的是研究小波在電子偵察中的各種信號(hào)處理技術(shù)中的應(yīng)用。論文內(nèi)容涉及以下幾個(gè)方面： 1.小波可以分析、提取函數(shù)在不同周期內(nèi)的加權(quán)平均信息。這對(duì)于理解小波分析的本質(zhì)至關(guān)重要。因此我們?cè)诘诙率紫葘?duì)小波分析的核心思想進(jìn)行討論，然后就小波在通信信號(hào)調(diào)制類型識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行研究。由于小波具有很好的檢測(cè)信號(hào)突變信息的能力，通

2、過提取通信信號(hào)由于參數(shù)變化引起的跳變次數(shù)，并把跳變次數(shù)建模為二項(xiàng)式分布，我們可以構(gòu)造出最大似然分類算法所需要的充分統(tǒng)計(jì)量。同時(shí)通過分析通信信號(hào)在Haar小波變換下的系數(shù)，我們得到了估計(jì)通信信號(hào)瞬時(shí)參數(shù)的算法，利用這些瞬時(shí)參數(shù)設(shè)計(jì)了一種并行的快速調(diào)制分類器。這種方法同樣也可以用于估計(jì)雷達(dá)信號(hào)的瞬時(shí)參數(shù)。 2.第三章重點(diǎn)討論了最大似然調(diào)制分類方法。通常調(diào)制分類可以視為多假設(shè)檢驗(yàn)問題，假設(shè)檢驗(yàn)所需的充分統(tǒng)計(jì)量可以從檢測(cè)理論或者從信號(hào)幅

3、度(或相位)參數(shù)的概率密度函數(shù)推導(dǎo)出來。我們對(duì)此進(jìn)行了綜合分析和歸納。鑒于小波具有很好的降噪性能，我們提出了一種把通信信號(hào)變換到小波域，通過對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模(服從廣義高斯分布)來構(gòu)造似然分類所需的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)調(diào)制分類。 3.第四章討論了基于小波變化的MPSK信號(hào)符號(hào)率估計(jì)算法。以往的算法是綜合不同尺度的小波變換系數(shù)來定位由于信號(hào)相位跳變引起的時(shí)頻平面上的跳變點(diǎn)，通過分離跳變點(diǎn)來估計(jì)符號(hào)率。同樣的利用小波脊線來提取跳

4、變點(diǎn)也是一種有效的符號(hào)率估計(jì)方法。而能量算子可以有效的分離信號(hào)的幅度和頻率信息，同樣可以提取信號(hào)的瞬時(shí)能量信息。但是能量算子盡管簡(jiǎn)單有效，但是在低信噪比情況下提取結(jié)果不可靠，為此需要利用多頻帶濾波器組來改善其檢測(cè)性能，即能量算子直接作用于多頻帶濾波器的最大輸出響應(yīng)，而不是原來的時(shí)域信號(hào)。這種處理方法既保留了能量算子計(jì)算簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)又可以增強(qiáng)其抗噪聲性能。實(shí)際仿真結(jié)果也說明此策略的可行性和合理性。 4.恒定包絡(luò)的多項(xiàng)式相位信號(hào)的參數(shù)

5、估計(jì)對(duì)于輻射源識(shí)別和脈內(nèi)參數(shù)分析有很重要的意義。已有的基于小波變換的方法都是利用相位平穩(wěn)原理對(duì)漸近信號(hào)進(jìn)行近似展開來逼近的，例如小波脊線法和小波曲線方法。為此我們提出了一種利用高斯小波對(duì)多項(xiàng)式信號(hào)進(jìn)行參數(shù)提取的方法， 從得到的結(jié)果可知，利用這種方法可以得到比其他方法更低的參數(shù)估計(jì)下界。 5.雷達(dá)輻射源識(shí)別技術(shù)的概述在第六章給出。然后介紹了一種新型的結(jié)合類型信息(What)和位置(Where)信息的模糊ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6、輻射源識(shí)別系統(tǒng)。這種WhatandWhere融合策略可以大大提高輻射源正確識(shí)別概率。隨后對(duì)一種基于最小描述長(zhǎng)度準(zhǔn)則的可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)類有效性(輻射源個(gè)數(shù))和聚類(輻射源識(shí)別)的算法進(jìn)行了討論。最后引入了互信息概念來實(shí)現(xiàn)輻射源的識(shí)別。這種方法首先把脈沖信號(hào)變換到小波域，然后利用Parzen窗方法估計(jì)小波變換系數(shù)的概率密度函數(shù)，從而估計(jì)出不同脈沖信號(hào)的互信息量大小，以此作為我們的分類特征進(jìn)行雷達(dá)輻射源識(shí)別。這種方法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單和計(jì)算快速等優(yōu)點(diǎn)。