一種FSK/BPSK復合調制雷達脈沖信號識別技術

王曙光，王旭東，鄭步生

(南京航空航天大學 電子信息工程學院，江蘇 南京 211106)

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一種FSK/BPSK復合調制雷達脈沖信號識別技術

王曙光，王旭東，鄭步生

(南京航空航天大學 電子信息工程學院，江蘇 南京 211106)

在電子對抗領域，信號調制方式識別是進行雷達分選、干擾施放的基礎，得到廣泛研究。對此，文中提出了一種以信號頻譜相像系數和幅度統計參數為分類特征的FSK/BPSK復合調制雷達脈沖信號識別算法。算法首先提取雷達脈沖信號的頻譜相像系數和幅度統計參數，然后采用分層結構的神經網絡分類器進行識別。該算法不僅能識別FSK/BPSK復合調制信號，且對其他常用雷達信號調制方式的識別不產生干擾。仿真結果表明，針對FSK/BPSK以及CW、LFM、BPSK、QPSK、FSK等常用雷達信號調制類型，在信噪比>5 dB時，分類正確率可達98%以上。

FSK/BPSK；特征提?。徽{制方式識別；神經網絡

WANG Shuguang, WANG Xudong, ZHENG Busheng

(School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211106, China)

低截獲概率雷達信號層出不窮，傳統的電子對抗手段存在不足，因此，研究人員考慮將人工智能應用于雷達信號脈內調制方式識別與參數估計領域[1-4]。

伴隨著新體制雷達的廣泛應用，傳統的5大參數，信號載頻CF、信號到達時間TOA、脈沖寬度PW、脈沖幅度PA、信號到達角度AOA所構成的特征參數集合，已不能滿足對復雜體制的雷達接受信號的識別要求[5]，適應當今戰場復雜電磁環境特征，是雷達信號識別領域面臨的挑戰。

由此，本文研究了一種新的雷達脈沖信號識別特征參數，該特征參數主要考慮信號幅度統計特性和頻譜相像特性，并采用基于分層結構的人工神經元網絡分類器對不同雷達信號的上述特征參數進行分類。為……