一種新的雷達(dá)信號(hào)分選方法
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用E1表示fIF1的均值，將(fIF1一E1)大于零的部分再做歸一化處理，這種去均值并提取正值的處理方式，將使fIF1長度縮短并使不同類信號(hào)的fIF1結(jié)構(gòu)發(fā)生不同程度的變化。這種變化上的差異，有利于信號(hào)分類。
對(duì)于PSK信號(hào)，由于相位突變會(huì)引起頻率的跳變。這里用Np來表示突變峰的個(gè)數(shù)：本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/195900.htm
式中，σ表示均方差。
通常將經(jīng)典五參數(shù)作為雷達(dá)輻射源信號(hào)預(yù)分選，在此基礎(chǔ)上，再構(gòu)造分類特征向量[R，σ1一σ2，Np]作為輻射源信號(hào)主分選，根據(jù)分類特征向量門限，判別出各雷達(dá)輻射源信號(hào)。
3 仿真結(jié)果
仿真選取的雷達(dá)信號(hào)為：常規(guī)脈沖信號(hào)(CON)、線性調(diào)頻信號(hào)(LFM)、相位編碼信號(hào)(二相位編碼BPSK，采用7位Barker編碼方式)和頻率編碼信號(hào)(二頻率編碼BFSK，采用13位Barker編碼方式)。仿真參數(shù)為：A一2，fs=120 MHz，f0=10 MHz，PW=13μs，B=10 MHz，對(duì)于二頻率編碼信號(hào)，它的兩個(gè)頻率fl=10 MHz，f2=2 MHz，信噪比SNR為-6～15 dB。
圖1給出了SNR=0 dB、高斯白噪聲下的瞬時(shí)自相關(guān)算法的時(shí)頻分析圖。
為了確定各特征向量[R，σ1一σ2，Np]的門限，在SNR為一6～15 dB的環(huán)境下，對(duì)各種典型信號(hào)分類特征向量的各分量的取值范圍進(jìn)行了100次的仿真實(shí)驗(yàn)，所得統(tǒng)計(jì)結(jié)果列于表1。
從表1可知，R是一個(gè)較理想的分類特征。因?yàn)樵谒疾斓睦走_(dá)輻射源信號(hào)類中，僅有LFM信號(hào)的IF隨采樣時(shí)間nT，的變化而線性變化，兩者表現(xiàn)出較好的線性相關(guān)特性，具有較大的R值，而其余類信號(hào)R值均小于O．1，因此，可選擇O．1作為R的門限，從而將LFM首先分離出來。從表1中Np的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以判別出BPSK信號(hào)，選擇1作為Np的門限。分離出LFM和BPSK信號(hào)后，可選擇O．05作為σ1一σ2的門限，大于等于O．05的為BFSK信號(hào)，小于O．05的為CON信號(hào)。圖2給出了信號(hào)判別流程框圖。
4 結(jié) 語
瞬時(shí)自相關(guān)算法瞬時(shí)頻率派生特征提取算法，在低信噪比情況下，能夠較好地分選出各雷達(dá)輻射源信號(hào)，該算法運(yùn)算量不大，抗噪性能良好，工程應(yīng)用是一個(gè)不錯(cuò)的研究方向，作者將在以后的工作中繼續(xù)對(duì)這方面進(jìn)行深入研究。
評(píng)論