复杂脉内调制雷达信号的识别方法

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (15): 156-159.

• 数据库、信号与信息处理 • 上一篇下一篇

复杂脉内调制雷达信号的识别方法

李明晏1，张鲁筠1，江铭炎1，许建华2，张超2

1.山东大学信息科学与工程学院，济南 250100
2.电子测试技术国家重点实验室，山东青岛 266555

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-05-21 发布日期:2011-05-21

Identification method for complex modulated radar signals

LI Mingyan1，ZHANG Lujun1，JIANG Mingyan1，XU Jianhua2，ZHANG Chao2

1.School of Information Science and Engineering，Shandong University，Jinan 250100，China
2.The State Key Laboratory of Electronic Measurement Technology，Qingdao，Shandong 266555，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-05-21 Published:2011-05-21

摘要/Abstract

摘要： 提出一种识别包括相位编码、频率编码，以及脉内混合调制等复杂雷达信号的方法。该方法结合AR模型功率谱估计分析方法和小波变换模极大值方法，将复杂混合调制信号转化成相位编码信号，然后基于高次方频谱分析的方法提取信号的频率特征，首次实现了对6种复杂雷达信号的分类。实验表明，在信噪比为0 dB时，大多数信号的识别率可以达到93%以上。

关键词: 脉内混合调制雷达信号, AR模型功率谱分析, 模极大值, 高次方频谱分析

Abstract: This paper proposes a method to identify the complex radar signals，such as phase-shift keying signal，frequency-shift keying signal and hybrid modulation signal.Based on the combination of AR model power spectrum estimation and modulus maxima of wavelet transform，the complex modulated signals are converted into phase-shift keying signals.Then the frequency characteristics of the signals are extracted by high-order spectrum analysis.Simulation results show that the proposed method can identify up to six kinds of complex radar signals，and most signals can achieve more than 93% recognition accuracy when SNR is above 0 dB.

Key words: hybrid modulation signal, AR model power spectrum estimation, modulus maxima, high-order spectrum analysis

李明晏1，张鲁筠1，江铭炎1，许建华2，张超2. 复杂脉内调制雷达信号的识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(15): 156-159.

LI Mingyan1，ZHANG Lujun1，JIANG Mingyan1，XU Jianhua2，ZHANG Chao2. Identification method for complex modulated radar signals[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(15): 156-159.

[1]	赵鸿图，刘云. Blackman窗插值的小波模极大值去噪算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(13): 216-220.
[2]	魏荣进，江亚群，黄纯，陈洋. 基于小波变换的电压暂降实时检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(11): 252-256.
[3]	贾勤1，2，李志全1. 数字全息再现图像散斑噪声消除新方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(9): 205-207.
[4]	陈军，伍亚舟，易东. 基于小波分析的肿瘤基因表达信号突变点检测[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(25): 211-213.
[5]	唐国维，仲晓庆，张方舟. 小波变换在X射线图像边缘检测中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(2): 218-220.
[6]	朱俊敏¹,张潇²,王旌阳¹,吴粤北². 小波域音频信号降噪研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(6): 149-154.
[7]	刘跃华¹,曾迎生². 信号处理中去噪算法的改进仿真[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(4): 149-151.
[8]	刘澄玉¹，刘常春¹，管琳²，王新沛¹，胡顺波³. 心电模板构造方法及其在心电去噪中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(31): 203-206.
[9]	杨志飞,赵明. 基于小波域影响锥的小波萎缩去噪算法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(18): 144-146.

复杂脉内调制雷达信号的识别方法

Identification method for complex modulated radar signals

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 9

编辑推荐

Metrics