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论述了弹载雷达侦察干扰设备的天线设计、接收机设计和信号处
理硬件设计,并从实际需求出发,重点讨论了信号处理算法中的信号检测技术、瞬时测频技
术、雷达信号脉内调制识别技术和干扰信号产生技术。仿真结果表明所采用的信号处理算法
可行,对于弹载平台雷达侦察干扰设备的设计具有指导意义。 相似文献
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针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量,使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明,所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现对不同雷达信号进行识别,证实了该方法的有效性。 相似文献
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在电子侦察中,需要判断截获的雷达信号的调制方式和调制参数。利用Kay瞬时测频结合聚类分析的方法,可检测LFM、FSK和PSK信号。对相位编码信号,利用单脉冲多重相关积累算法从信号中提取相位跳变规律,并在此基础上给出了相位编码序列恢复方法。该处理方法在信噪比较高时,计算速度优于短时傅里叶变换(STFT)等方法。最后,通过计算机仿真显示了该方法具有较好的精度和处理结果。 相似文献
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提出了一种幅度准恒包络、相位连续的差分相移键控调制与解调方法。该方法设计了
一组基带信号集合,根据输入的信息值和状态值选择基带信号来实现信号调制。在信号解调
中,通过计算接收信号在一个符号持续时间内的相位变化累积量来判决发送信息。仿真结果
表明,
该调制方法具有良好的频谱特性和准恒包络特性,并且避免了本振偏离、多普勒频移等引起
的符号间相位变化对信号解调的影响。 相似文献
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在实际调制过程中,无线电波传输多径及衰落引起的符号间干扰和信号接收端的载波频偏会造成星座图难以识别。针对这一问题,提出了一种基于星座图恢复和卷积神经网络的多进制相位调制信号识别算法。首先,设定相邻采样点距离和相位角的阈值以筛除发生符号间干扰时的采样点,保留剩余的有效采样点并形成聚类组;然后,通过旋转相邻聚类组抵消载波频偏带来的影响,实现星座图的恢复;最后,利用卷积神经网络对星座图进行特征自动提取和调制识别。实验结果表明,对于实测信号,所提算法能够较好地恢复星座图并实现BPSK、QPSK和8PSK的准确识别。最终的识别准确率达到了99.9%,较星座图恢复前提高了24.2%。 相似文献
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针对二进制相移健控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)/正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)相位编码信号的调制识别问题,提出了一种基于广义帕雷托(General Pareto,GP)分布拟合优度检验的识别算法。基于极值分布理论,利用观测信号的平方幅度谱构建其超阈值序列,通过检验超阈值序列的分布是否近似服从GP-I分布来实现对BPSK/QPSK调制方式的分类识别。在不同条件下,大量仿真结果证明了所提算法的有效性,并且和已有的调制信号识别算法相比,所提算法具有更好的识别性能。 相似文献
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针对卫星数字化视频广播第二代标准(Digital Video Broadcasting-Satellite -Second Generation,DVB-S2)中的多进制幅度移相键控(Multiple Amplitude and Phase-Shift Keying,MAPSK)和多进制正交幅度调制(Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM)信号的调制识别,提出了基于位同步的识别方法。首先利用信号星座图特征对信号包络进行位同步,然后统计信号码元的幅度值个数及其幅度值分布提取统计特征参数,最后利用特征参数完成识别。仿真结果表明,所提算法在载波频率等参数未知的条件下,能够有效对信号进行调制识别。 相似文献
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差分空间调制(DSM)由于不依靠信道状态信息(CSI)而备受关注。传统的DSM采用了恒模调制的方法,例如相移键控(PSK),但是在高速传输时PSK对星座图的空间自由度利用很低。针对该问题提出了一种DSM系统中的非恒模调制方法,通过对发射信号做相关预编码处理,使之消除非恒模调制在DSM系统中存在的幅度迭代问题。除此之外,为了使之可以体现分集增益,通过减小传输速率来达到满分集增益,并且加入一个功率均衡项来使该系统可以利用非恒模调制。仿真结果表明所提算法随着信噪比的提高,性能会逐渐优于PSK。 相似文献
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针对卫星数字化视频广播第二代标准(Digital Video Broadcasting-Satellite-Second Generation,DVB-S2)中多进制幅度移相键控(Multiple Amplitude and Phase-Shift Keying,MAPSK)和多进制正交幅度调制(Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM)信号的调制识别,提出了基于高阶累积量的识别方法。首先对16QAM、32QAM、16APSK、32APSK信号的高阶累积量及其特征进行分析,进而利用其高阶累积量的不同提取用于信号分类的特征参量进行调制识别。给出了算法的详细流程,并对算法进行了仿真分析,结果表明,当样本数越多时,算法信噪比适应能力越好,而与相位偏差无关;在信号样点数为2 048点且信噪比为10 dB时,算法可实现96%的正确识别率,完全满足实际系统对信号分类的需要。 相似文献