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雷达辐射源信号识别作为电子对抗中的一个关键性环节,在电子侦查中发挥着不可比拟的作用。而雷达辐射源信号的详细信息直接或间接地反映了雷达的某些参数信息,因而对雷达辐射源信号的识别已经成为电子对抗中的重要作用点。电子对抗中遇到的电磁环境异常复杂:辐射源信号密度越来越大,辐射源信号间存在交叠现象,并且同一辐射源信号在不同时刻的强度差别巨大,因而传统雷达辐射源信号的参数PA、PW、DOA、TOA和RF,远不能满足新体制复杂雷达日益增长的需求。在这样的背景下,挖掘更有效的雷达辐射源信号参数向量就显得愈发重要。在这些参数向量中,脉冲重复间隔(PRI)和瞬时频率(IF)尤其重要。PRI在雷达信号的分选阶段有不可替代的作用,而LFM信号是脉冲雷达最常用的信号形式,LFM瞬时频率信息的获取对后续雷达辐射源信号的识别有很重要参考价值。1.雷达信号分选是将交迭在一起的各个辐射源信号分离,它强调信号环境中辐射源信息的全局性和完整性,针对脉冲序列的PRI分选,相关函数法和直方图法是最基础的分选算法,相关函数法对参差、滑变等脉冲序列分选性较弱,谐波干扰严重。直方图法是建立在数学统计的基础上,在脉冲抖动为1%时,分选性能良好。在脉冲抖动量为超过5%时,谐波分量干扰严重,不能准确分选,且整个分选过程受到判决门限的影响;PRI变换法是在相关函数法和直方图法基础上进行改进,在不存在PRI抖动的情况下,传统的PRI变换和改进的PRI变换均可以有效的进行PRI估计,当抖动率达到5%时,传统的PRI变换法已经失去了对PRI值估计的能力,但是改进PRI变换法仍能以90%以上的准确率估计PRI值,当抖动率达到10%后,改进的PRI变换法也不能有效估计PRI。2.时频分析技术在处理非平稳信号方面具有很大优势,在给定LFM信号模型特性的基础上,通过时频分析技术进行LFM瞬时频率特征的提取。WVD变换是典型的非线性时频变换,但是从时频图像获取LFM瞬时频率特征难度较大,并且存在交叉项干扰和噪声影响。WVD-Hough变换通过图像检测算法一定程度上抑制了WVD分布的交叉项干扰。对于单分量信号,在较低SNR=0dB下,传统算法的估计性能较差,误差达到50%;改进的WVD-Hough变换在抑制噪声和抑制交叉项干扰方面有所提高,在较低信噪比SNR=0dB下,新算法的估计准确度达到60%。对于双分量信号,在较低信噪比SNR=0dB下,传统算法在0dB情况下,不能完成估计;改进的WVD-Hough变换在较低信噪比SNR=0dB下,估计准确度达到57%。