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摘 要

随着电子技术的飞速发展，现代战场的信号环境日益险峻，信号也变得逐渐复杂，所以需要更高效、准确地雷达信号识别技术。本文使用双谱分析方法处理锯齿波调频信号、正弦调幅信号以及混沌调相线性调频信号，提取相关特征量，实现不同体制雷达信号的分类识别。从仿真结果来看，很好的证明了双谱分析能够有效、快速的识别这三种雷达信号。

关键词：双谱分析，雷达信号，锯齿波调频，调频信号，正弦调幅信号，混沌调相

Abstract：With the rapid development of electronic technology, the signal environment of modern battlefield is becoming more and more precipitous, and the signal is becoming more and more complex, so more efficient and accurate radar signal recognition technology is needed. In this paper, bispectral analysis method is used to process sawtooth wave frequency modulation signal, sinusoidal amplitude modulation signal and chaotic phase modulation linear frequency modulation signal, and the related characteristic quantities are extracted to realize the classification and recognition of radar signals of different systems. From the simulation results, it is proved that bispectral analysis can effectively and quickly identify these three kinds of radar signals.

Keywords：Bispectral analysis, Radar signal, Sawtooth wave frequency modulation, Sine amplitude modulation signal，Chaotic phase modulation

目 录

1 前言 5

1.1 课题研究的意义 5

1.2高阶谱分析的发展现状 5

2 双谱分析的原理概述 6

2.1 双谱的原理 6

2.2双谱的性质 6

2.3 双谱的估计算法 7

3 雷达信号的产生 8

3.1 锯齿波调频信号的产生 8

3.2 正弦调幅信号的产生 10

3.3 混沌调相线性调频信号的产生 11

4 雷达信号的分类识别 13

4.1对锯齿波调频信号进行双谱分析 13

4.2 对正弦调幅信号的进行双谱分析 14

4.3对混沌调相线性调频信号进行双谱分析 16

结 论 19

参 考 文 献 20

致 谢 21

1 前言

1.1 课题研究的意义

科技经过数百年的发展，现代战争与传统战争已经发生了翻天覆地的变化。科技是现代战争的核心，数字化已逐渐覆盖现代战场的每一个方面。信息战争、智能战争、非接触战等已成为现代战争的主要作战形式，而电子战的主要目标是对电磁频谱权的控制。电子战包括电子干扰与反干扰、电子欺骗与反欺骗、电子侦察与反侦察等已经不再像传统战争一样以摧毁地方武器与杀伤有生力量为主要目标了^[1,2]。电子战的胜利可以瘫痪敌方的雷达系统、扰乱敌方的指挥、使敌方的精确制导武器失效，从而为我方杀伤敌方有生力量，最终取得战争胜利创造有利条件。因此，电子战已在现代战争中占据主导地位。

雷达作为现代战争的耳鼻，在电子战中具有重要地位。它具有引导我方战机、拦截敌方武器打击、精确制导等重要作用。随着科技的发展，如今对雷达信号识别与处理技术有了新的理解，电子干扰与反干扰的对抗变的更加激烈。 现如今哪方获得电磁频谱权，哪方就会获得电子对抗战的胜利。^[3]信号识别是决定电子战胜利的关键因素之一，由于各种新型雷达不断地出现，有可能被侦测出己方所在地，遭到敌方先进制导武器的火力打击，因此对信号识别的效率、准确率要求更高。此外由于电子防护措施的更新换代，导致雷达信号波形变得没有周期性和规律性，使得信号更加难以识别。因此必须革新当前的信号识别手段。传统功率谱是信号分析的一种比较常见的方式，然而功率谱不能提供信号的相位信息。由于相位信息在很多情况下是十分必要的。为解决上述问题，用高阶谱来分析雷达信号变得越来越必要。高阶谱可以抑制高斯噪声，这是功率谱所不能相比的。但是高阶谱也有其相对的缺点。比如，高阶谱的计算量相对较大，信号进行识别时需要更多的时间。而双谱是高阶谱的一种特殊情况，它不但具备高阶谱的各种优势，而且其计算量还相对较小。因此，双谱分析越来越受到欢迎。此外，双谱还可以有效地处理非高斯信号，刚好可以解决功率谱不能提供相位并且还会过分的消除噪音的问题。

1.2高阶谱分析的发展现状

在上世纪50年代，就已经有学者开始研究高阶矩，但是限于当时的学识限制，收效甚微。直到上世纪80年代，对高阶谱的研究才有了进展，并且很快被应用到实际， 为此，推动了各国科学家对高阶谱的研究。科学家们通过研究发现，高阶谱能提供远丰富于功率谱的信息。此外，通过理论推导，发现高阶谱可以完美抑制高斯噪声。目前，高阶谱已经被大量应用到各个领域。^[4]

2 双谱分析的原理概述

2.1 双谱的定义

高阶谱是通过累积量函数定义的，因此高阶谱也叫作累积量谱。定义n个实随机变量为,其中阶。联合累积量定义为：

(2.1.1)

其中是它们的联合特征函数。

定义随机过程{x(k)}的n阶累积量为它n阶累积量的傅里叶变换，即 (2.1.2)

其中一般为复数，存在的充分条件为绝对可加，即

（2.1.3）

功率谱、双谱、三谱全都是N阶累积量谱的特殊情况，即

N=2,功率谱^[5]：：

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