雷達輻射源信號識別是衡量雷達對抗裝備性能優(yōu)劣的重要標(biāo)志，直接影響對敵攻擊和自身防御的作戰(zhàn)決策。然而，現(xiàn)代電子戰(zhàn)的激烈對抗使得依靠常規(guī)五參數(shù)的傳統(tǒng)雷達輻射源信號識別方法性能顯著下降，甚至無法使用。針對此，本文深入開展了如下研究工作： 1．闡述了雷達輻射源信號識別的研究背景與意義，并對雷達輻射源信號識別各個環(huán)節(jié)的研究現(xiàn)狀進行了綜述。 2．介紹了幾種重要的低截獲概率（LPI）雷達信號，并給出了這些信號的時域和頻域波形，然后對本文使用的分類器——支持向量機進行了介紹。 ３．雙譜具有抗噪性能強等特點，但其數(shù)據(jù)量較大。目前減少雙譜數(shù)據(jù)量的方法較多，在分析了這些方法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，提出了對角積分雙譜。該方法沿平行于雙譜對角線的直線序列積分，不僅避免了插值、尋優(yōu)和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等問題，而且既考慮了雙譜的對稱性又考慮了積分雙譜特征的對稱性，利用了更多的信息。最后將對角積分雙譜用于提取LPI雷達輻射源信號的特征，理論分析和實驗結(jié)果表明對角積分雙譜的性能優(yōu)于其他文獻方法。 ４．循環(huán)雙譜是分析信號非平穩(wěn)性的有力工具，它包含了豐富的信息。針對循環(huán)雙譜對角切片方法丟失大量信息的問題，證明了循環(huán)雙譜的對稱性...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

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摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 雷達輻射源信號識別的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 雷達輻射源信號特征提取研究現(xiàn)狀
        1.2.2 高階統(tǒng)計量用于特征提取的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 特征選擇研究現(xiàn)狀
        1.2.4 分類器設(shè)計研究現(xiàn)狀
    1.3 完成的主要工作及章節(jié)安排
第二章 復(fù)雜雷達信號與分類器選取
    2.1 引言
    2.2 LPI 雷達信號
        2.2.1 相位編碼信號
        2.2.2 調(diào)頻連續(xù)波信號
        2.2.3 跳頻信號
    2.3 支持向量機分類器
        2.3.1 樣本線性可分情況
        2.3.2 樣本線性不可分情況
        2.3.3 多類樣本分類情況
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于雙譜的雷達輻射源信號識別方法研究
    3.1 引言
    3.2 雙譜
        3.2.1 高階累積量
        3.2.2 雙譜的定義及性質(zhì)
    3.3 雙譜的估計
    3.4 對角積分雙譜特征提取
    3.5 仿真實驗及分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于循環(huán)雙譜的雷達輻射源信號識別方法研究
    4.1 引言
    4.2 循環(huán)雙譜
        4.2.1 循環(huán)雙譜的定義
        4.2.2 循環(huán)雙譜的性質(zhì)
    4.3 基于循環(huán)雙譜的特征提取方法研究
        4.3.1 基于循環(huán)雙譜對角切片的特征提取方法
        4.3.2 積分循環(huán)雙譜特征提取
    4.4 仿真實驗及分析
        4.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        4.4.2 循環(huán)雙譜特征抗噪性能分析
        4.4.3 各種特征分類識別能力分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于加權(quán) J2判據(jù)和相像系數(shù)的特征選擇方法研究
    5.1 引言
    5.2 特征選擇四要素分析
        5.2.1 特征子集的生成
        5.2.2 評價標(biāo)準(zhǔn)
        5.2.3 終止條件
        5.2.4 結(jié)果驗證
    5.3 J2判據(jù)、熵以及相像系數(shù)
        5.3.1 J2判據(jù)
        5.3.2 熵
        5.3.3 相像系數(shù)
    5.4 增 L 減 R 特征選擇算法
    5.5 仿真實驗與分析
        5.5.1 仿真數(shù)據(jù)集
        5.5.2 實驗結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)束語
參考文獻
作者簡歷 攻讀碩士學(xué)位期間完成的主要工作
致謝



本文編號：4020941