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低截获概率(LPI,Low Probability of Intercept)雷达,在多方面采取了一系列的综合措施,如低副瓣天线、功率控制、多种复杂调制方式等,使传统非合作截获接收机难以实现对LPI雷达的侦察与截获。而实现雷达LPI性能的技术中,对于发射信号的改进是其中十分关键的一点,多种不同的调制类型使传统雷达信号分选理论无法有效描述LPI雷达信号。本文结合典型LPI雷达信号特点,利用时频分析以及循环平稳分析获得的信号时频图像以及循环谱密度图像,利用数字图像处理的相关理论处理图像,最终完成LPI雷达信号调制类型的识别。论文主要研究内容如下:1)结合雷达截获因子与雷达方程,分析了影响雷达低截获性能的因素并探讨了LPI雷达实现的关键技术;对典型LPI雷达信号进行了研究,给出了其信号模型并分析了它们的模糊性能和LPI性能。2)从侦察系统角度介绍了几种传统截获接收机以及数字截获接收机,详细分析了LPI雷达信号的时频特征以及循环平稳特征,研究了不同特征用于对LPI雷达信号进行分析时的优缺点;确认了大多数不同LPI雷达信号具有不同时频图像或循环谱密度图像,可以利用这一特点实现调制类型的识别。3)提出了基于数字图像处理的LPI雷达信号调制类型识别的算法,首先利用快速二维经验模式分解算法对分析后获得的信号图像进行降噪处理;然后对时频图像和循环谱密度图像分别采取不同的截取方式,截取包含有用信息的图像区域;最后分别使用主分量分析(PCA,principal component analysis)和图像纹理特征中的局部二进制模式方差(LBPV,local binary pattern variance)实现对图像数据的降维,以此作为识别特征,利用RBF神经网络实现对LPI雷达信号的调制类型识别。