信号交叠条件下LPI信号分离与识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 LPI雷达的研究发展现状 | 第12页 |
| 1.2.2 LPI雷达信号处理技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究思路和主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第二章 复杂电磁环境下LPI雷达信号模型 | 第17-28页 |
| 2.1 LPI雷达关键技术简析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 功率管理技术 | 第17页 |
| 2.1.2 准连续波雷达体制 | 第17-18页 |
| 2.1.3 脉冲压缩处理技术 | 第18-19页 |
| 2.2 信号交叠情况及概率分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 常规脉冲间信号交叠 | 第19-21页 |
| 2.2.2 连续波信号相互交叠 | 第21-22页 |
| 2.2.3 连续波与脉冲信号交叠 | 第22页 |
| 2.3 多分量雷达辐射源信号 | 第22-25页 |
| 2.3.1 单分量信号模型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 多分量雷达辐射源信号 | 第23-25页 |
| 2.4 当前LPI信号处理的缺陷 | 第25-26页 |
| 2.4.1 现有LPI信号处理模型的不适应性 | 第25-26页 |
| 2.4.2 新型LPI雷达截获处理模型需求分析 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 瞬态混合LPI信号的盲分离 | 第28-41页 |
| 3.1 传统雷达信号分选 | 第28-29页 |
| 3.1.1 基于PRI分选算法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 多参数联合分选算法 | 第29页 |
| 3.2 独立分量分析 | 第29-32页 |
| 3.2.1 独立分量分析的目标 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于ICA的盲分离准则 | 第30-32页 |
| 3.3 基于FastICA的多分量雷达信号盲分离 | 第32-37页 |
| 3.3.1 基于负熵的信息最大化准则 | 第32页 |
| 3.3.2 分选算法 | 第32-34页 |
| 3.3.3 仿真分析及结果分析 | 第34-37页 |
| 3.4 改进的FastICA盲分离处理算法 | 第37-40页 |
| 3.4.1 算法改进 | 第37-38页 |
| 3.4.2 仿真分析及结果分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 卷积混合信号的时频域盲解卷 | 第41-55页 |
| 4.1 时域卷积盲分离 | 第41-47页 |
| 4.1.1 盲源分离模型 | 第41-42页 |
| 4.1.2 目标函数和自然梯度算法 | 第42-43页 |
| 4.1.3 仿真实验及分析 | 第43-47页 |
| 4.2 频域卷积盲分离算法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 盲源分离模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 频域盲分离的不确定性 | 第48-49页 |
| 4.3 频域排序不定问题的解决方法 | 第49-54页 |
| 4.3.1 已有方法 | 第49页 |
| 4.3.2 联合DOA与相关系数的频点重排 | 第49-51页 |
| 4.3.3 仿真实验与分析 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于小波脊线的多信号调制识别 | 第55-69页 |
| 5.1 LPI雷达常见脉内调制模型 | 第55-58页 |
| 5.1.1 频率调制信号 | 第55-56页 |
| 5.1.2 相位调制信号 | 第56-58页 |
| 5.2 常见时频分析的缺陷 | 第58-60页 |
| 5.2.1 傅里叶变换的局限性 | 第58-59页 |
| 5.2.2 二次型时频的交叉项干扰 | 第59-60页 |
| 5.3 小波变换和脊线提取 | 第60-62页 |
| 5.3.1 连续小波变换 | 第60-61页 |
| 5.3.2 瞬时频率和小波脊线 | 第61-62页 |
| 5.4 基于脊线特征的调制识别 | 第62-67页 |
| 5.4.1 调制类型识别分析 | 第62-63页 |
| 5.4.2 曲线多项式拟合 | 第63-64页 |
| 5.4.3 仿真及实验分析 | 第64-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
