信号处理在现代电子战系统中扮演着重要的角色,例如信号参数的估计、信号调制样式的确定、辐射源识别等等。 本论文的目的是研究小波在电子侦察中的各种信号处理技术中的应用。论文内容涉及以下几个方面: 1.小波可以分析、提取函数在不同周期内的加权平均信息。这对于理解小波分析的本质至关重要。因此我们在第二章首先对小波分析的核心思想进行讨论,然后就小波在通信信号调制类型识别中的应用进行研究。由于小波具有很好的检测信号突变信息的能力,通过提取通信信号由于参数变化引起的跳变次数,并把跳变次数建模为二项式分布,我们可以构造出最大似然分类算法所需要的充分统计量。同时通过分析通信信号在Haar小波变换下的系数,我们得到了估计通信信号瞬时参数的算法,利用这些瞬时参数设计了一种并行的快速调制分类器。这种方法同样也可以用于估计雷达信号的瞬时参数。 2.第三章重点讨论了最大似然调制分类方法。通常调制分类可以视为多假设检验问题,假设检验所需的充分统计量可以从检测理论或者从信号幅度(或相位)参数的概率密度函数推导出来。我们对此进行了综合分析和归纳。鉴于小波具有很好的降噪性能,我们提出了一种把通信信号变换到小波域,通过对小波系数进行统计建模(服从广义高斯分布)来构造似然分类所需的假设检验统计量,实现调制分类。 3.第四章讨论了基于小波变化的MPSK信号符号率估计算法。以往的算法是综合不同尺度的小波变换系数来定位由于信号相位跳变引起的时频平面上的跳变点,通过分离跳变点来估计符号率。同样的利用小波脊线来提取跳变点也是一种有效的符号率估计方法。而能量算子可以有效的分离信号的幅度和频率信息,同样可以提取信号的瞬时能量信息。但是能量算子尽管简单有效,但是在低信噪比情况下提取结果不可靠,为此需要利用多频带滤波器组来改善其检测性能,即能量算子直接作用于多频带滤波器的最大输出响应,而不是原来的时域信号。这种处理方法既保留了能量算子计算简单的优点又可以增强其抗噪声性能。实际仿真结果也说明此策略的可行性和合理性。 4.恒定包络的多项式相位信号的参数估计对于辐射源识别和脉内参数分析有很重要的意义。已有的基于小波变换的方法都是利用相位平稳原理对渐近信号进行近似展开来逼近的,例如小波脊线法和小波曲线方法。为此我们提出了一种利用高斯小波对多项式信号进行参数提取的方法,