摘 要： 雷達信號的脈內調制識別是雷達偵察信號處理的重要組成部分。隨著信號環(huán)境愈趨復雜，雷達信號調制識別難度越來越大。首先根據(jù)調頻和調相兩類信號3 dB帶寬明顯差異的特征，實現(xiàn)類間粗分類識別。繼而基于改進瞬時自相關算法提取的信號瞬時頻率，將FSK信號和PSK信號進行類內細分類識別。在不同的信噪比條件下，經過多次仿真實驗驗證，與傳統(tǒng)算法相比，此新信號識別算法具有更高的效率和準確度。

關鍵詞： 3 dB帶寬； 粗識別； 瞬時頻率； 瞬時自相關算法

中圖分類號： TN957.51?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）13?0030?05

Abstract： The intra?pulse modulation recognition of radar signal is an important component of radar reconnaissance signal processing. The complicated signal environment makes the modulation recognition of radar signal more difficult. According to the obvious difference between frequency modulation （FM） signal and phase modulation signal at 3?dB bandwidth， the rough classification and recognition between the two signals can be realized. And then the signal instantaneous frequency is extracted based on improved instantaneous self?correlation algorithm to detailedly classify and recognize the FSK signal and PSK signal. Under the conditions of different signal to noise ratio （SNR）， the instantaneous self?correlation algorithm was verified by simulation experiment. In comparison with the traditional algorithm， the new signal recognition algorithm has higher efficiency and accuracy.

Keywords： 3 dB bandwidth； rough recognition； instantaneous frequency； instantaneous self?correlation algorithm

0 引 言

隨著雷達技術的飛速發(fā)展，電子戰(zhàn)環(huán)境愈趨復雜多變。為了提高抗干擾性能，降低截獲概率，雷達信號波形調制系統(tǒng)也在不斷提高與完善。要獲得準確的信號信息，雷達偵察接收機也需要跟上發(fā)展的節(jié)奏，針對信號調制的特點，對雷達信號進行處理識別。不同脈內調制的雷達信號，其脈內特征參數(shù)各不相同，對其重要參數(shù)進行提取、分析和判斷是雷達信號識別的過程。根據(jù)調制信號頻譜3 dB帶寬特征的明顯差異，對信號進行類間粗識別，將信號分為調頻信號和調相信號兩大類。再采用改進的瞬時自相關法提取信號的瞬時頻率脈內特征，將調頻信號細分成頻率編碼信號、線性調頻信號和非線性調頻信號，調相信號分為常規(guī)信號、二相編碼信號以及四相編碼信號。

1 基于瞬時自相關的瞬時頻率估計

對非平穩(wěn)信號而言，瞬時頻率特征是信號頻率的局部特征，它較好地描述了不同調制方式雷達信號的特點。因此，瞬時頻率特征信息的提取可以識別不同調制方式的雷達信號，并進行深入的研究與分析。往往識別率會隨著信噪比的減小而降低。

由式（18）得出結論：信號的瞬時頻率可由解析信號的相位差求得。當時，即一階相位差；當時，即多重相位差。由于一階相位差抗噪聲性能較差，所以為提高抗噪聲性能，通常采用多重相位差計算信號的瞬時頻率，這樣不但可提高信號的計算速率還可以提高信號的抗噪聲性能[8]。與原有的瞬時自相關計算法相比，不但減少了計算量而且也使得實時性更好，在工程上也更容易實現(xiàn)。

2 基于瞬時頻率信號識別

通過對信號的分析可知，PSK信號的頻譜呈三角形外形特征，寬帶較窄，F(xiàn)M信號的頻譜則呈現(xiàn)類似矩形的外形特征，帶寬較寬[9]。依據(jù)PSK與FSK信號之間的帶寬差異，實現(xiàn)類間粗識別。具體方法是對其功率譜進行平滑處理，求得信號3 dB帶寬。以信號3 dB帶寬為特征量，設定一個閾值，很容易實現(xiàn)第一步信號的粗識別，將信號粗分為PSK信號和FM信號兩大類，如圖1所示。

基于瞬時自相關改進方法，分別對調相信號和調頻信號進行瞬時頻率信息提取，并根據(jù)其特點進行有效地識別。

2.1 調相信號

2.3 算法驗證

針對上述的6種典型脈內調制信號，進行了特征提取和分類實驗。信號參數(shù)等條件同上。每種調試信號隨機產生初相不同的200個樣本，對總數(shù)為1 200個的測試樣本進行測試。在各個信噪比條件下，對每個樣本都進行100次Monte Carlo實驗。

類間粗識別過程中，本文設定的閾值為9.766 MHz。功率譜的3 dB帶寬小于或等于9.766 MHz時為PSK信號，大于9.766 MHz時為FM信號。信噪比（SNR）從-5 dB每間隔1 dB變化到5 dB。在每種信噪比環(huán)境下，F(xiàn)M信號和FSK信號正確識別概率如圖4（a）所示。

類內細分類識別中，信噪比（SNR）從0 dB每間隔2 dB變化到20 dB。在各個信噪比下，瞬時自相關算法改進前后，信號誤識別率仿真實驗如圖4（b）所示。根據(jù)大量的數(shù)據(jù)分析可知：當信噪比達到SNR=6時，本文算法所得到的信號脈內調制誤識別率已經基本達到4%；當信噪比達到SNR=10時，已經降到0左右。和傳統(tǒng)信號識別相比，誤識別率降低了46.3%左右。由大量仿真實驗驗證，較傳統(tǒng)的算法，改進后的算法具有更高更準確的識別性能。

3 結 論

調制類型不同的信號具有不同脈內調制的規(guī)律，其瞬時頻率特征也有所差異。利用其瞬時頻率可以有效地進行信號分類識別。本文中針對6種典型脈內調制信號首先利用信號3 dB帶寬特征的差異，對信號進行初步粗識別，分類出調頻信號和調相信號。繼而用改進的瞬時自相關法提取并分析信號的瞬時頻率特征，最終實現(xiàn)調頻信號和調相信號類內細分類識別。與傳統(tǒng)瞬時自相關法相比，更能準確地識別出信號脈內調制類型。

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