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脉冲信号分选的任务就是将侦察系统接收到的脉冲信号中属于同一辐射源的脉冲分离,以备对辐射源进行识别和进一步信号处理。对脉冲信号进行有效而快速的分选,是电子侦察系统中的关键一环,各国研究人员也非常重视脉冲分选技术的研究,并取得了一定的成果。传统的脉冲信号分选以脉间参数即脉冲描述字PDW作为分选特征,在固定容差下分组作为预处理以稀释脉冲密度,再利用脉冲到达时间(TOA)参数对脉冲串的脉冲重复间隔(PRI)进行估计并去交错。传统分选方法计算简单,易于实现,能对常规体制的信号进行有效的分选,在实际工程应用中被广泛采用。随着当前信号环境复杂化,脉间参数多变,参数空间交叠严重,传统分选方法对于截获的非合作复杂脉冲信号的分选效果恶化,迫切需要分析和利用脉冲更多的信息进行分选。本文主要对非合作复杂脉冲信号分选技术进行研究和实践,主要内容如下:1.在分析当前复杂信号类型的基础上,总结了传统脉冲分选系统结构的不足,并建立了适用于复杂信号环境的改进分选结构框架,并结合新的分选框架展开对脉间参数分选、脉内特征提取和聚类分选三个方面的技术研究。2.对三种经典的脉间参数分选方法——CDIF、SDIF与PRI变换法进行了深入分析,仿真结果表明脉间参数分选方法能实现对固定PRI的脉冲信号的分选。本文在此基础上改进了PRI变换法以适应PRI抖动信号分选,并验证改进后方法对复杂信号环境下的脉冲分选取得了良好效果。3.从脉内有意调制特征入手,通过进行小波变换和模糊函数分析提取可分性好的脉内特征用于分选。对基于相位信息的小波脊提取迭代算法进行改进,并提出模糊函数特征的改进快速提取方法,提高了特征提取的速度并保留了良好的抗噪性能,经仿真验证了小波脊提取信号瞬时频率特征和模糊函数特征能有效实现不同脉内调制方式的脉冲信号分选。4.对聚类分选方法中的改进FCM算法进行研究,比较其与传统C均值聚类算法的优势。在分析总结传统C均值聚类与FCM算法的基础上,引入SAKM算法的分析,通过仿真试验表明SAKM算法实时性更强、适应性更好,更适合对未知辐射源信号的分选,有较大的发展空间。