版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、雷達(dá)信號分選是現(xiàn)在以及將來信息化電子戰(zhàn)的重要組成部分。只有通過對截獲的各類型信號集實(shí)現(xiàn)分選,然后才能測量、識別信號,以獲得敵方的軍事信息,并做出最有利的決策。然而,由于雷達(dá)技術(shù)研究的迅速發(fā)展,大批制導(dǎo)武器被生產(chǎn)應(yīng)用,信號環(huán)境產(chǎn)生了巨大的變化,使得傳統(tǒng)的脈間經(jīng)典五參數(shù)的雷達(dá)信號分選方法失效。研究信號的脈內(nèi)特征是雷達(dá)信號分選的一個新視角,脈內(nèi)特征是可測的且具有穩(wěn)定性。本文深入研究雷達(dá)信號的脈內(nèi)有意調(diào)制特征分選和脈內(nèi)無意調(diào)制特征分選,針對在低
2、信噪比時單一特征分選不理想的情況,聯(lián)合多特征融合,實(shí)現(xiàn)聚類分析。
1、從時頻的研究方向分析,將小波包理論應(yīng)用在雷達(dá)信號脈內(nèi)有意調(diào)制特征分析上,根據(jù)小波包分解重構(gòu)系數(shù)提取信號的能量熵特征。針對小波包能量熵特征的維數(shù)高,且抗噪性低,提取其二次特征,分別提取其統(tǒng)計特征和相像系數(shù)特征,多方面的綜合小波包能量熵的特征信息。仿真結(jié)果說明,二次提取的雷達(dá)信號脈內(nèi)小波包能量熵特征在信噪比大于0 dB的分選結(jié)果質(zhì)量很好。
2、根據(jù)模糊
3、函數(shù)能有效描述信號波形的結(jié)構(gòu)信息,利用其分析雷達(dá)信號脈內(nèi)有意調(diào)制的特征。推導(dǎo)出模糊函數(shù)與分?jǐn)?shù)階自相關(guān)的關(guān)系式,在很大程度上降低計算的復(fù)雜度。針對搜索主脊切面時間慢的問題,引入混沌差分進(jìn)化算法優(yōu)化搜索,保證正確性的同時顯著提高搜索速度。分別提取主脊切面的模糊能量分布特征以及模糊復(fù)雜度特征。仿真驗(yàn)證該特征在信噪比不小于0 dB時的聚類結(jié)果質(zhì)量較優(yōu)。
3、近鄰傳播聚類算法分析,將上述有意調(diào)制的信號脈內(nèi)小波包特征與模糊函數(shù)特征融合聚類
4、分析,在信噪比小于0 dB下的聚類效果明顯高于單一特征。針對該算法偏向參數(shù)的不確定性,提出動態(tài)調(diào)整該參數(shù)值的構(gòu)建式,優(yōu)化算法的性能。在相同條件下,改進(jìn)后算法的聚類質(zhì)量顯著優(yōu)于未改進(jìn)的。
4、針對具有不同無意調(diào)制的同類型雷達(dá)信號實(shí)現(xiàn)分選。從相位噪聲的角度提出利用雙譜的二次特征分析雷達(dá)信號,分別提取圍線積分雙譜均值、奇異值以及雙譜范數(shù)熵特征;從波形差異的角度,利用模糊函數(shù)的主脊切面特征挖掘同類型信號之間的差異,提取旋轉(zhuǎn)角、一階原點(diǎn)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于脈內(nèi)特征的雷達(dá)輻射源信號分選技術(shù)研究.pdf
- 基于雷達(dá)中頻信號的脈內(nèi)特征分析.pdf
- 基于脈內(nèi)特征的雷達(dá)輻射源信號識別研究.pdf
- 基于多維特征處理的雷達(dá)信號分選研究.pdf
- 多模雷達(dá)信號分選算法研究.pdf
- 雷達(dá)信號分選與細(xì)微特征分析.pdf
- 基于多特征融合的雷達(dá)目標(biāo)識別.pdf
- 雷達(dá)信號多參數(shù)聯(lián)合分選算法研究.pdf
- 脈間波形變換雷達(dá)信號分選理論研究.pdf
- 復(fù)雜環(huán)境下多參數(shù)雷達(dá)信號分選算法研究.pdf
- 雷達(dá)信號分選算法研究.pdf
- 雷達(dá)輻射源信號檢測與脈內(nèi)細(xì)微特征提取方法研究.pdf
- 脈間波形變換的雷達(dá)信號分選與識別技術(shù)研究.pdf
- 基于STFT的雷達(dá)信號脈內(nèi)細(xì)微特征分析方法研究.pdf
- 基于FPGA的雷達(dá)信號分選算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 雷達(dá)信號分選技術(shù)研究.pdf
- 雷達(dá)信號實(shí)時分選研究.pdf
- 密集信號條件下的雷達(dá)信號分選.pdf
- 雷達(dá)的信號分選技術(shù)研究.pdf
- 基于GPU并行計算的雷達(dá)信號分選算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論