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中文摘 要 : 在现代电子战中,辐射源识别是电子情报侦察系统(ELINT)和电子支援系统(E**)重要功能之一.随着电子技术的发展,雷达工作体制的多样化、复杂化及各种体制的综合利用,形成了复杂、多变、具有严重威胁的电子对抗环境.如何在复Ĉ

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34;的电磁环境中实时地分离出各雷达辐射源的信息,得到正确的参数,正确引导干扰系统进行干扰就变得越来越迫切.信号分选作为侦察引导系统中重要的组成部分,它的正确与否直接关系到侦察设备的性能指标. 针对我国雷达对抗信号处理研究工作的迫切需要解决的关键问题,本文主要就复杂电磁环境下的电子对抗系统信号分选关键算法进行了探索性和系统性研究,并进行了算法仿真分析.主要包括以下几个方面: 1、对电子对抗环境进行了介绍,并对雷达侦察机的信号环境的时域特征、频域特征、空域特征进行了详细的分析,得出了雷达信号分选系统设计的主要依据. 2、对雷达侦察机信号分选的信号源进行了数字模拟,分析了信号源各参数的范围、误差、参数的变化、测量的精度以及对分选结果的影响,讨论了可用于信号分选的参数及信号分选适用的脉冲重复间隔(PRI)类型,确定了信号分选的技术指标和依据. 3、在雷达信号分选中,重频(...英文摘 要 : In the modern war, identification of emitter resource is an important function of Electronic INTelligence (ELINT) and Electronic Support Measures (E**). With the rapidly developing of electronic technology, Radar has been more diversiform and formed more plicated circumstance of Electronic Countermeasures(ECM). How to sort and analyze signals of emitter resource and how to acquire right parameters in order to system of real-timely alarm and homing is an important research of ECM.To sort and analyze signa...目录:


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摘 要 4-5 Abstract 5 第一章 绪论 9-13 1.1 研究背景与意义 9-10 1.2 雷达信号分选的国内外研究现状 10-12 1.3 本文所做的工作 12-13 第二章 雷达信号分选概述 13-25 2.1 电子对抗面临的挑战 13 2.2 雷达信号分选的关键技术 13-15 2.2.1 雷达对抗电磁环境的模拟 13-14 2.2.2 雷达信号分选的特征参数 14 2.2.3 雷达信号分选算法 14 2.2.4 雷达信号分选的硬件实现技术 14-15 2.3 雷达信号分选的主要依据 15-18 2.4 雷达信号分选的结构模型 18-19 2.5 雷达信号及其分选参数描述 19-23 2.5.1 雷达信号的数学模型 19-20 2.5.2 雷达信号的PRI 调制模型 20-23 2.6 影响信号分选和识别的因素 23-24 2.7 本章小结 24-25 第三章 典型的信号分选算法 25-40 3.1 引言 25 3.2 相关函数法重频鉴别技术 25-27 3.3 直方图法 27-32 3.3.1 累计差值直方图法 28-30 3.3.2 序列差值直方图法 30-31 3.3.3 序列差值直方图法改进之处 31 3.3.4 序列差值直方图算法的检测门限 31-32 3.4 PRI 变换法 32-38 3.4.1 PRI 变换的原理 32-34 3.4.2 PRI 变换的检测门限 34-35 3.4.3 PRI 变换法仿真分析 35-36 3.4.4 修正PRI 变换法 36-38 3.4.5 修正PRI 变换法仿真分析 38 3.5 本章小结 38-40 第四章 信号分选的改进算法 40-55 4.1 引言 40-41 4.2 卡尔曼滤波在雷达信号分选中的应用 41-49

曼滤波的基本原理 41-42 4.2.2 卡尔曼滤波初值的确定 42-44 4.2.3 基于卡尔曼滤波的信号模型参数 44-46 4.2.4 基于卡尔曼滤波的脉冲列处理 46-47 4.2.5 仿真分析 47-49 4.3 小波变换在雷达信号分选中的应用 49-53 4.3.1 小波变换的定义 49-50 4.3.2 小波的应用 50-51 4.3.3 Morlet 小波的性质 51-52 4.3.4 目标分选方法 52 4.3.5 仿真分析 52-53 4.4 本章小结 53-55 第五章 独立分量分析(ICA)在信号分选中的应用 55-81 5.1 引言 55-56 5.2 X 的分解 56-58 5.2.1 X 的奇异值分解 56-57 5.2.2 X 的主分量分解 57 5.2.3 X 的球化分解 57-58 5.3 ICA 的原理 58-59 5.4 基于ICA 问题的数学模型 59-60 5.5 随机变量中的几个概念 60-63 5.6 独立分量的预处理 63-66 5.6.1 中心化63-64 5.6.2 白化 64-65 5.6.3 降维 65-66 5.7 ICA 的主要判据 66-68 5.8 ICA 的主要算法 68-71 5.8.1 高斯和非高斯混合信号的分离算法 68-70 5.8.2 超高斯和亚高斯混合信号的分离算法 70-71 5.9 算法仿真 71-79 5.9.1 基于JADE 算法 72-76 5.9.2 盲分离的移位阻断(SHIBBS)算法 76-78 5.9.3 性能分析 78-79 5.10 两种分选方法的比较 79-80 5.11 本章小结 80-81 第六章 总结与展望 81-83 6.1 论文所做主要工作的总结 81-82 6.2 后续工作及展望 82-83 致谢 83-84 参考文献 84-86 撰写的学术论文

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