稀疏超寬帶電子偵察中的信號(hào)分析

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1、碩士學(xué)位論文＿＾參｜稀疏超寬帶電子偵察中的信號(hào)分析作者姓名馮佩佩學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱鮑丹副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱申景詩(shī)副研究員—學(xué)校代碼10701學(xué)號(hào)1502121171密級(jí)公開分類號(hào)TN971西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文稀疏超寬帶電子偵察中的信號(hào)分析作者姓名：馮佩佩領(lǐng)域：電子與通信工程學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：鮑丹副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：申景詩(shī)副研究員學(xué)院：電子工程學(xué)院提交日期：2018年6月SpareUltraWidebandSignalAnalysisInElectronicReconnaissanceAthe

2、sissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByFengPeipeiSupervisor:BaoDanTitle:AssociateProfessorSupervisor:ShenJingshiTitle:AssociateResearchFellowJune2018西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科

3、學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研宄工作及取得的研宄成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含一為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我同工作的同事對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。一。學(xué)位論文若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)切法律責(zé)任：＾日期＿＞１＾本人簽名：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研宄生在

4、校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文內(nèi)容，允許采用影的復(fù)印件、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠?，允許查閱。同時(shí)本人保證，結(jié)合學(xué)位論文研宄成果完成的論印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。文、發(fā)明專利等成果，署名單位為西安電子科技大學(xué)：ｉｔ真本人簽名：／盡心導(dǎo)師簽名－：＾－■日期６日期１＾６：＾摘要摘要在現(xiàn)代電子戰(zhàn)中，隨著雷達(dá)偵察頻率的范圍越來越大，對(duì)稀疏超寬帶電子偵察信號(hào)的分析顯得尤為重要，傳統(tǒng)的Nyquist采樣定理已經(jīng)成為制約寬頻帶信號(hào)發(fā)展的瓶頸。壓縮感知理論的

5、提出為這一技術(shù)的發(fā)展帶來了曙光，其指出當(dāng)信號(hào)在某一個(gè)特定域是稀疏時(shí)，它可以突破Nyquist采樣率，然后通過恢復(fù)算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行精確重構(gòu)。因此，如何利用壓縮感知理論對(duì)目標(biāo)信號(hào)的參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)成為了信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)熱門話題。本文結(jié)合壓縮感知理論，對(duì)上述所提到的問題進(jìn)行了研究，主要研究?jī)?nèi)容如下：1.將貝葉斯框架下的快速貝葉斯匹配追蹤重構(gòu)算法應(yīng)用于電子偵察中的信號(hào)重構(gòu)，并與壓縮感知理論框架下的壓縮采樣匹配追蹤重構(gòu)算法對(duì)比，可以得出結(jié)論：快速貝葉斯匹配追蹤算法的重構(gòu)精度相較于壓縮采樣匹配追蹤算法要高，且同等條件下，貝葉斯匹配追蹤算法能在較低的信噪比下重構(gòu)出信號(hào)；

6、2.研究了基于波形匹配字典的參數(shù)估計(jì)。根據(jù)多頻正弦信號(hào)和線性調(diào)頻信號(hào)的波形特點(diǎn)來構(gòu)造冗余字典，然后通過壓縮感知中的解優(yōu)化算法來對(duì)信號(hào)的頻率參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，實(shí)驗(yàn)仿真證明，該算法能準(zhǔn)確的估計(jì)出信號(hào)的頻率信息，但是在構(gòu)造字典時(shí)，我們必須要知道信號(hào)的頻率范圍這一先驗(yàn)信息，而且構(gòu)造出的字典也很大，使得計(jì)算復(fù)雜度很高；3.對(duì)于寬頻段信號(hào)，提出將分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與壓縮感知框架相結(jié)合，通過構(gòu)造分?jǐn)?shù)階傅里葉字典對(duì)線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行頻率估計(jì)。首先通過二維搜索根據(jù)不同步長(zhǎng)構(gòu)建各個(gè)階數(shù)p下的分?jǐn)?shù)階傅里葉字典，然后通過壓感中的優(yōu)化算法選取最佳階數(shù)p和參數(shù)u，通過公式對(duì)信號(hào)的起始頻率和調(diào)

7、頻斜率的進(jìn)行估計(jì)。仿真結(jié)果證明該算法對(duì)調(diào)頻斜率的估計(jì)誤差可以達(dá)到-3-210量級(jí)，對(duì)起始頻率的估計(jì)誤差可以達(dá)到10量級(jí)；4.利用信號(hào)源產(chǎn)生多種類型的信號(hào)，通過現(xiàn)有的非均勻采樣平臺(tái)進(jìn)行壓縮采樣，獲得實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，通過正交匹配追蹤和快速貝葉斯匹配追蹤算法對(duì)多頻正弦信號(hào)、單頻脈沖信號(hào)和線性調(diào)頻脈沖信號(hào)進(jìn)行了頻譜重構(gòu)，進(jìn)一步驗(yàn)證了正交匹配追蹤和快速貝葉斯匹配追蹤算法的可行性，并分析對(duì)比了這兩種算法的重構(gòu)效果。然后又利用分?jǐn)?shù)階傅里葉字典對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的頻率進(jìn)行了估計(jì)，并取得了良好的效果，驗(yàn)證了該方法的有效性。關(guān)鍵詞：超寬帶壓縮感知非均勻采樣重構(gòu)算法參數(shù)估計(jì)IABSTRACT

8、ABSTRACTInthemodernelectronicwarf