基于NYFR的雷达信号特性分析与特征提取技术研究

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随着各种新技术在雷达系统中的应用,雷达侦察接收机面临的电磁环境日渐复杂。多变的调制方式、极宽的工作带宽等信号特性给雷达侦察接收机在信号侦收、调制识别、参数估计和多信号处理方面提出了极大的挑战。采用更高速率的模-数转换器(ADC)不能从根本上解决超宽带信号侦收问题,必须从接收体制上进行提升。Nyquist折叠接收机(NYFR)是利用调制本振(LOS)将超宽带信号折叠至一个Nyquist区(NZ)实现全频带截获的新型雷达侦收结构,后期采用低速高量化ADC进行均匀采样,突破了ADC的性能瓶颈,提高了系统的动态范围。本论文基于NYFR结构,以四种典型雷达信号为基础,在深入分析NYFY原型结构蕴含的超宽带信号侦收机理基础上,对NYFR折叠信号的特性分析、特征提取和调制识别进行了详尽的讨论和研究。主要内容为:1.针对超宽带信号的侦收问题,本文研究了NYFR原型结构LOS的特性,分别利用非均匀理论和Bessel函数解释了NYFR结构的周期非均匀性和频谱展宽原理。从结构本身出发,定性地给出NYFR各结构参数的设置规则。2.研究并建立了单载频(MP)、线性调频(LFM)、二相编码(BPSK)和二频编码(BFSK)信号折叠后的数学模型,深入分析了各类信号在时域、频域、时频域的特性,主要包括信号瞬时自相关、傅里叶变换(FT)、短时傅里叶变换(STFT)等,为基于NYFR的雷达信号特征提取和调制识别奠定了基础。3.分别提出了基于瞬时自相关和基于SFFT瞬时频率(IF)提取的NYFR折叠信号识别方法。第一种方法基于NYFR结构的周期性,分为特定延时和非特定延时的瞬时自相关函数识别方法。该类方法具有计算量小、复杂度低的优点,但无法区分MP和BFSK信号。基于STFT瞬时频率提取识别方法在IF曲线中提取了数个特征参数,在信噪比(SNR)大于-5dB时LFM和BFSK信号正确识别率(PSR)可达到90%,在SNR大于5dB时以90%概率正确识别了MP和BPSK信号。4.在调制识别的基础上获取信号NZ信息,提出了基于Bessel函数递推式矩阵(BERM)和基于滑窗与匹配的NZ获取算法。BERM算法利用折叠信号频谱幅值符合Bessel函数值分布原理,构造幅值矩阵进行计算获取了NZ信息。基于滑窗与匹配算法运用了LOS的调制特性,在滑窗过程中去调制从而得到NZ信息。
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