用E1表示fIF1的均值,将(fIF1一E1)大于零的部分再做归一化处理,这种去均值并提取正值的处理方式,将使fIF1长度缩短并使不同类信号的fIF1结构发生不同程度的变化。这种变化上的差异,有利于信号分类。

对于PSK信号,由于相位突变会引起频率的跳变。这里用Np来表示突变峰的个数:本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/195900.htm

式中,σ表示均方差。

通常将经典五参数作为雷达辐射源信号预分选,在此基础上,再构造分类特征向量[R,σ1一σ2,Np]作为辐射源信号主分选,根据分类特征向量门限,判别出各雷达辐射源信号。

3 仿真结果

仿真选取的雷达信号为:常规脉冲信号(CON)、线性调频信号(LFM)、相位编码信号(二相位编码BPSK,采用7位Barker编码方式)和频率编码信号(二频率编码BFSK,采用13位Barker编码方式)。仿真参数为:A一2,fs=120 MHz,f0=10 MHz,PW=13μs,B=10 MHz,对于二频率编码信号,它的两个频率fl=10 MHz,f2=2 MHz,信噪比SNR为-6~15 dB。

图1给出了SNR=0 dB、高斯白噪声下的瞬时自相关算法的时频分析图。

为了确定各特征向量[R,σ1一σ2,Np]的门限,在SNR为一6~15 dB的环境下,对各种典型信号分类特征向量的各分量的取值范围进行了100次的仿真实验,所得统计结果列于表1。

从表1可知,R是一个较理想的分类特征。因为在所考察的雷达辐射源信号类中,仅有LFM信号的IF随采样时间nT,的变化而线性变化,两者表现出较好的线性相关特性,具有较大的R值,而其余类信号R值均小于O.1,因此,可选择O.1作为R的门限,从而将LFM首先分离出来。从表1中Np的统计结果可以判别出BPSK信号,选择1作为Np的门限。分离出LFM和BPSK信号后,可选择O.05作为σ1一σ2的门限,大于等于O.05的为BFSK信号,小于O.05的为CON信号。图2给出了信号判别流程框图。

4 结 语

瞬时自相关算法瞬时频率派生特征提取算法,在低信噪比情况下,能够较好地分选出各雷达辐射源信号,该算法运算量不大,抗噪性能良好,工程应用是一个不错的研究方向,作者将在以后的工作中继续对这方面进行深入研究。

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