基于小波变换的雷达信号调制类型识别方法

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小波变换在雷达目标识别中的应用与算法优化

小波变换在雷达目标识别中的应用与算法优化雷达目标识别是一项重要的任务，它在军事、航空航天、气象等领域具有广泛的应用。

而小波变换作为一种信号处理方法，近年来在雷达目标识别中得到了广泛的应用。

本文将介绍小波变换在雷达目标识别中的应用，并探讨相关算法的优化。

一、小波变换的基本原理及特点小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的成分，并能够捕捉到信号的瞬时特征。

与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域和频域分辨能力。

这使得小波变换在雷达目标识别中具有独特的优势。

小波变换的基本原理是通过将信号与一组小波基函数进行卷积运算，得到信号在不同频率上的分解。

小波基函数具有局部化特性，能够更好地适应信号的局部特征。

这使得小波变换在处理非平稳信号时具有较好的效果。

二、小波变换在雷达目标识别中的应用1. 目标检测与定位雷达目标识别的一个重要任务是对目标进行检测与定位。

传统的方法通常采用傅里叶变换进行频域分析，但由于雷达信号的非平稳性，傅里叶变换往往无法提供准确的目标位置信息。

而小波变换具有更好的时域分辨能力，能够更准确地定位目标。

通过对雷达信号进行小波变换，可以将信号分解成不同频率的子带。

然后，通过对子带进行能量分析或幅度谱分析，可以提取出目标的特征信息。

这些特征信息可以用于目标的检测与定位，从而实现雷达目标识别的目的。

2. 目标分类与识别目标分类与识别是雷达目标识别的另一个重要任务。

传统的方法通常采用模式识别算法，如支持向量机、人工神经网络等。

然而，这些方法通常需要大量的训练样本，并且对特征的选取十分敏感。

小波变换在目标分类与识别中具有独特的优势。

通过对雷达信号进行小波变换，可以将信号分解成不同频率的子带。

然后，通过对子带进行特征提取，可以得到一组具有较好区分能力的特征向量。

这些特征向量可以用于目标的分类与识别，从而实现雷达目标识别的目的。

三、小波变换在雷达目标识别中的算法优化尽管小波变换在雷达目标识别中具有广泛的应用，但其算法的复杂性和计算量较大，限制了其在实际应用中的效率和实时性。

基于小波变换和傅立叶变换的脉内调制特征识别

脉内调制特征是雷达信号细微特征的体现，是
电子侦察中对雷达信号分选识别的重要特征。常见的脉内调制特征提取方法有时域自相关法、谱分倒
Ａ是常数。信号的调制方式体现在相位函数ｃｆ之（）
式中：。载频；为初相；（）相位函数；ｔ厂为ｃｆ为Ａ（）为幅度函数，相对于载频是时间的慢变化函数。它
本文这对雷达信号不存在幅度调制，Ａ（）即ｆ一
法有效地对雷达信号进行识别，也给雷达信号的这识别研究提出了更高的要求。
关键词：内调制特征；脉小波变换；立叶变换傅
中图分类号：Ｎ５．１Ｔ９７５
文献标识码：Ａ
文章编号：Ｎ２１１（０８０—０３５Ｃ３—４３２０）４８— ００
ＴｈｎｔａｐｌｅＣｈａａｔｒｓｉｄｎｔｆｃｔｏｓｄｏａｅｅｅＩｒ－ｕｓｒｃｅｉｔｃＩｅｉｉａｉｎＢａｅｎＷｖｌｔＴｒｎｓｏｍａｉｎａｕｉｒＴｒｎｓｏｍａｉｎａｆｒｔｏｎｄＦｏｒｅａｆｒｔｏ
ＹＡＮＧａ — ｎＳｈｎｇｂｉｇ
（ｉｎｓｉｅｓｔｆＳｃｅｃｎｃｎｌｇ，ｈｎｉｎ１０３，ｉａＪａｇｕＵｎｖｒｉｙｏｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙＺｅｊｇ２２０Ｃｈｎ）ａＡｂｔａｔＴｈｅｉｒ — ｕｌｅｃｒｃｅｉｔｃａａｙｓｓｉｈｅｆｕｎｄｔｏｆｒｄａｉａｏｔｎｇａｓａｓｓｒｃ：ｎｔａｐｓｈａａｔｒｓｉｎｌｉｓｔｏａｉｎｏａｒｓｇｎｌｓｒｉｎｄｉｌｏａｍｐｒａｏｃｉｌｃｒｎｉｏｎｉｏｔｎｔｔｐｉｎｅｅｔｏｃｃｕｎｔｒｅｓｒｍａｎ．ｈｓｐａｒｍａｎｌｓｕｓｓｈｗｏｉｎｉｅｍａｕｅｄｏｉＴｉｐｅｉｙｄｉｃｓｅｏｔｄｅｔ—

基于小波变换和神经网络模型的数字调制识别方法

薛伟钱平
（江南大学物联网工程学院江苏无锡２４２）１１２
摘要
由于小波变换对瞬态信息具有较强的检测能力，数字调制信号在间断点呈现不同的瞬态信息。使用提取小波变换后包
络方差与均值平方之比的特征参数，来实现３种信号（ＳＭＰＫ和ＭＱＭ）ＭＦＫ、ＳＡ的类间识别。然后提取经小波变换后的信号幅度层数 Ⅳ１，ＭＦＫ进行类内识别，对Ｓ提取经归一化后的信号再经过小波变换后的尖峰数 Ⅳ 对ＭＰＫ进行类内识别。最后利用人工神２，Ｓ
Ｄｅｔｔｅｓｏｇｄｔｔｎｃｐｂｌｙｏａｅｅｔｎｆｍ（ｕｔｎｅｅｉａａｉｔｆｖｌａｓｒＷＴ）ｏａｓｎｉｏａｏ，ｉｉｌｏｕａｄｓｎｓｐｅｅｔｏｈｒｃｏｉｗｔｒｏｎｔｎｉｔｎｒｔｎｄｇａｙｍｄｌｔｉａｒｓｎｒｅｆｍｉｔｌｅｇｌ
Ｗｘｒｃｄｔｒａｓｉｔ－ａｅｏｙｒｃｇｉｏｉａ（ＳＴｉｅｔｔｏｅｉｎｅｃｔｇｒｅｏｎｉｏ３ｓｌＭＦＫ，ＭＰＫａｄＭＱＭ）ｈｎｈｏｇｈｘａｔｎｏｉａｓａｅｌｅｒｔｎｆｎｇｓＳＡ．Ｔｅ，ｔｒｕｈｔｅｅｔｃｏｆｓｌｎｒｉｎｇ
的目的 …。在民用方面，政府有关部门要对通信频谱进行监视
和管理，以防止对无线频谱的非法利用和干扰，保证合法通信的
正常进行。
目前，调制识别方法一般有两种：统计判决理论识别方法和统计模式识别方法。统计判决识别方法需要一定的先验知识和

雷达信号脉内调制特征识别算法研究

雷达信号脉内调制特征识别算法研究近年来，随着雷达技术的不断发展，雷达信号的脉内调制特征识别算法也备受关注。

脉内调制是指通过改变信号内部的调制方式，来实现信息的传输和处理。

在雷达应用中，脉内调制特征识别算法可以用于目标识别、目标分类、信号处理等方面，具有重要的理论和实际意义。

一、脉内调制的基本原理在雷达信号中，脉内调制是指在脉冲内部对信号的调制方式进行改变。

常见的脉内调制方式包括线性调频（LFM）、非线性调频等。

通过对脉内调制特征的分析和识别，可以获取到信号的相关参数，如中心频率、带宽、调制索引等信息。

这些参数对于目标的识别和定位具有重要的作用。

二、脉内调制特征识别算法的研究现状目前，关于脉内调制特征识别算法的研究已经取得了一些进展。

传统的方法包括基于时频分析的算法、统计特征提取的算法等。

但是，这些方法在复杂环境下的性能往往不稳定，对于噪声和干扰的抵抗能力较弱。

如何提高脉内调制特征识别算法的鲁棒性和准确性成为了当前研究的重点。

三、脉内调制特征识别算法的发展趋势随着深度学习和人工智能技术的发展，基于神经网络的脉内调制特征识别算法逐渐受到关注。

通过神经网络对信号进行端到端的学习和识别，可以有效地提高算法的鲁棒性和准确性。

基于大数据的方法也为脉内调制特征识别算法的研究提供了新的思路和途径。

总结回顾：脉内调制特征识别算法作为雷达信号处理中的重要内容，对于提高雷达系统的性能和功能具有重要的意义。

当前的研究主要集中在提高算法的鲁棒性和准确性上，未来的发展趋势则是基于深度学习和大数据的方法。

我个人认为，未来的研究还可以从理论模型和实际应用的结合上进行探索，以便更好地解决实际问题。

以上就是关于雷达信号脉内调制特征识别算法的相关内容，希望能对您有所帮助。

近年来，随着雷达技术的不断发展，雷达信号的脉内调制特征识别算法也备受关注。

脉内调制是指通过改变信号内部的调制方式，来实现信息的传输和处理。

在雷达应用中，脉内调制特征识别算法可以用于目标识别、目标分类、信号处理等方面，具有重要的理论和实际意义。

一种调制信号分类识别方法

样式就无法识别，而且由于信号经过传输信道后
调制方式，由此产生出与敌方发射信号相关性最强、干扰效果最佳的信号，对敌方通信进行干扰，
最终达到通信对抗之目的。调制类型的识别可以分为两类：类间识别和类内识别。类间识别指在不同类调制方式之间的识别，如ＡＫ，ＦＫ，ＰＫＳＳＳ等调制方式之间的识别。而类内识别指同一类调制方式内的进一步区分，如ＢＳＰＫ，ＱＳＰＫ，８ＳＰＫ等的区分。
会引起很大失真，正确识别的概率就很低，实际应用很受限制。在不知道任何先验信息的条件下，
对敌方通信信号进行分析识别和特征提取的过程，称之为“ 侦察 ” 盲。对于截获到的信号采用盲识别技
通信信号在传播过程中受到信道噪声的污染，接收到的信号是时变的、非稳定的。小波变换具有时频局部性和变焦特性，其结果体现为大量的小波分解系数，这些系数包含了信号本身大量和多样的特征信息，因此特别适用于非稳定信号
波神经网络的调制信号分类识别新方法。计算机仿真结果表明，无噪声情况下，平均识别率在８％以上，某在６些信号识别率甚至高达９％；在有噪声的情况下，如果信噪比较高，则信号的平均识别率也能达到８％左右。９５
以上结果证明了该分类方法的可行性。
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电子科技２００７年第８期（总第２５期）１

使用小波变换进行目标检测与识别的方法与技巧

使用小波变换进行目标检测与识别的方法与技巧引言：目标检测与识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。

随着人工智能技术的不断发展，小波变换作为一种有效的信号处理方法，被广泛应用于目标检测与识别中。

本文将介绍使用小波变换进行目标检测与识别的方法与技巧。

一、小波变换简介小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号分解为不同尺度的频率成分。

与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时频局部性，能够更好地捕捉信号的时域和频域特征。

因此，小波变换在目标检测与识别中具有独特的优势。

二、小波变换在目标检测中的应用1. 尺度空间分析小波变换能够将信号分解为不同尺度的频率成分，在目标检测中可以通过分析不同尺度下的信号特征来实现目标的定位与识别。

例如，可以利用小波变换将图像分解为多个尺度的频域图像，然后通过分析不同尺度下的图像特征来进行目标检测。

2. 特征提取小波变换可以将信号分解为不同频率的子带，每个子带都包含了不同频率范围内的信号特征。

在目标检测中，可以利用小波变换将图像分解为多个频域子带，然后提取每个子带的特征，用于目标的检测与识别。

常用的特征提取方法包括小波包变换、小波能量谱等。

三、小波变换在目标识别中的应用1. 模式匹配小波变换可以将信号分解为不同尺度的频率成分，每个尺度都包含了不同频率范围内的信号特征。

在目标识别中，可以利用小波变换将目标信号与模板信号进行匹配，通过计算匹配度来实现目标的识别。

常用的匹配方法包括小波相关匹配、小波距离匹配等。

2. 特征分类小波变换可以将信号分解为不同频率的子带，每个子带都包含了不同频率范围内的信号特征。

在目标识别中，可以利用小波变换将目标信号分解为多个频域子带，然后提取每个子带的特征，用于目标的分类与识别。

常用的分类方法包括小波神经网络、小波支持向量机等。

结论：小波变换作为一种有效的信号处理方法，在目标检测与识别中具有重要的应用价值。

通过尺度空间分析和特征提取，可以利用小波变换实现目标的定位与识别。

雷达脉内调制特征识别技术

雷达脉内调制特征识别技术雷达脉内调制特征识别技术是一种通过对雷达回波信号中的脉内调制特征进行提取和识别，来实现目标识别和分类的技术。

随着雷达技术的不断发展和应用，雷达脉内调制特征识别技术在目标识别、无人机侦察、地面目标探测等领域发挥着越来越重要的作用。

本文将从雷达脉内调制特征的提取方法、特征识别算法以及应用研究等方面对该技术进行综述。

一、雷达脉内调制特征的提取方法1. 时频分析方法时频分析方法是一种常用的雷达信号处理方法，通过将时域信号转换到时频域中，可以得到脉内调制特征的频率、幅度、相位等信息。

常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和时频分析算法等。

这些方法能够有效地提取雷达脉内调制信号的特征信息，为后续的特征识别打下基础。

2. 基于统计特征的提取方法除了时频分析方法外，还可以利用统计特征来提取雷达脉内调制特征。

常见的统计特征包括均值、方差、偏度、峰度等，这些特征能够反映出信号的统计性质，对于不同调制类型的识别具有一定的指导意义。

3. 机器学习方法近年来，机器学习方法在信号处理领域的应用越来越广泛，其在雷达脉内调制特征提取方面也表现出了良好的效果。

常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、深度学习等，这些方法能够自动地学习和提取信号的特征，从而实现对雷达脉内调制特征的提取和识别。

二、雷达脉内调制特征识别算法1. 基于模式识别的算法基于模式识别的算法是一种常用的雷达脉内调制特征识别算法，通过建立目标调制特征和不同调制类型之间的映射关系，来实现对雷达信号的识别和分类。

常见的基于模式识别的算法包括最邻近分类（KNN）、支持向量机（SVM）、神经网络等，这些算法能够有效地识别不同类型的脉内调制特征。

2. 基于深度学习的算法深度学习作为一种新兴的机器学习方法，近年来在雷达脉内调制特征识别领域也得到了广泛的应用。

通过构建深层神经网络模型，可以实现对雷达信号的特征提取和识别，提高了识别的准确性和鲁棒性。

使用小波变换的MPSK信号调制类型识别

为各码元初始相位。
＋收藕日期－２０ —２２０３１－６
修订日期：２０ —３１０４０ —４
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第３期
胡建伟等：使用小波变换的ＭＰＫ调制类型识的连续小波变换（ＷＴ）定义为：，）Ｃ
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第１卷第３ｌ期
电路与系统学报
ＪＵＲＮＡＬＦＣＩｏＯＲＣＵＩＮＤＳＴＥＭＳＴＳＡＳＹ
Ｖｏ１１．ＮＯ．．１３Ｊｕｎｅ２６，００
２０年６月０６
文章编号：１０ —２９（０６０ — １０００７０４２０）３０３．５
对于ＭＰＫ信号：Ｓ
一
为调制载波角频率，
为载
ｒ，一
］Ｍ
￣）√∑ Ｍ — （＝ｓｅ“ｆｆ（）
ｔ
∈ （一｝｛１）
Ｌ』
Ｊ＝１
（）２
其中为信号功率，／（为矩形函数，为符号周期，ｄ，Ｔ）
假设一个函数ｆｔ（随着参数（的变化出现瞬变现象，么具备最佳检测这种瞬变特性的小波（，，）那
波变换的调制类型方法都是利用小波变换的幅度信息来进行识别，其正确识别概率受噪声和多径衰ｊ
落影响而明显偏低。为此，本文提出了一种新的利用小波变换的相位信息来识别ＭＰＫ信号调制类型Ｓ
的方法。同其他利用变换域特征识别的方法相比较，本文所提的方法有着计算量小，特征提取容易等优点。仿真结果表明这种方法在理想信道和多径信道环境下都具有较高的正确识别概率以及较强的抗

基于小波包变换的雷达辐射源信号识别

基于小波包变换的雷达辐射源信号识别
雷恒恒，拥军，赵韩旭，张培峰
（州信息科技学院，州４００）郑郑５０２
摘要：了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需求，出一种以小波包为提
２。波包理论小
小波包的概念是Ｍ．Ｗｉｅｈｕｅ等人在小Ｖ．ｃｒａｓｒｋ
波变换的基础上进一步提出的，波包可以看成小
是函数空间逐级正交剖分的扩展。由多分辨分析
可知，小波变换只对低频部分进行分解，高频部而分不分解，高频部分的分辨率就很低。小波包故不仅在低频部分上进行正交分解，且在高频部并
ｎｕａｅｗｏｋ．Ｓｉａｉｎｅｐｒｍｅｔｒｓｌｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｔｏｏｌｃｅｅｇｏｅｅｒｌｎｔｒｍｕｌｔｘｅｉｎｅｕｔｓｏｔａｈｒｐｓｄｍｅｄｃｕｄａｈｉｖｏｄａ — ｏｓｈ
征、相像系数、维数、值等Ｌ３。由于小波分盒熵ｌ－Ｊ析在时域和频域都具有良好的局部特性，能对信号的任意细节进行分析，以提取信号的细微特可
征，一般以小波系数的能量和统计量为特征进故
系数的能量比和标准差为特征的算法，并采用ＢＰ神经网络进行识别。仿真实验表明，方法该能在较低的信噪比条件下取得较好的识别率。

基于小波分析的调制识别技术研究

Ａｂｓｔｒａ￣：ｈｅｔａｕｔｏｍａｉｃｔｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｍｏｄｕｌａｉｏｔｎｆｏｒｍａｔｓｉｓｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｉｎｉｎｔｅｌｉｇｆｅｎｔｓｉｎａｇｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｅ
并且具有低计算复杂度和实时处理性。占据着举足轻重的地１立【。目前工程应用中的通信系统大多工作在围内能够提供较高的识别率，各种复杂环境下，能否正确获取待识别信号的调制制式和参数是实３基于最优尺度的小波变换的特征提取现准确、高效通信的前提条件。通信信号在传输过程中受到信道噪小波变换作为一种特征提取的工具，通过伸缩和平移等运算对声的干扰，接收到的信号是时变的、非稳定的，而小波变换特别适用信号函数进行多尺度细化分析，在时域和频域都具有表征信号局部于非稳定信号的分析，作为一种特征提取的工具已得到较广泛的应特征的能力。小波变换尺度与小波变换序列的幅度密切相关，尺度用。选择直接影响调制特征提取和分类性能。Ｈａａｒｄ￣波是最古老的小本文提出了基于最优尺度小波分析的特征提取和分类，通过搭波函数也是最早被应用到调制特征提取中的函数，目前已有的调制建实验平台，，仿真结果证明能够完成通信信号多种调制制式的自识别方法大都选用该函数。本文在原有基于Ｈａａｒｄ￣波变换调制识动识别，并且识别正确率有较大程度的提高。别的基础上，利用小波变换前后的信噪比确定了Ｈａａｒｄ￣波变换的２通信信号调制识别系统组成最优尺度，推导了ＦＳＫ、ＰＳＫ和ＱＡＭＩ￣号基于最优尺度的Ｈａａｒ，Ｊ、波通信信号调制制式虽然存在多样性，但对其自动识别是一典型变换结果。３．１数字调制信号的Ｈａａｒ，］、波变换的模式识别问题。完整的通信信号调制识别系统的基本框架由三部

基于小波变换的数字调制识别技术研究

（ＯＩＴＣＭＮ）的关键内［。容［在军事电６７］子对抗中，战场信息的传输主要依靠无线电通信来实现，通信信号侦察与午扰是电子战的主要内容，信号调制类型又是信号侦察中的一个关键步它是对敌方通信进行干扰，骤，侦听和监测的前提，
一旦知道了调制类型，就可以估计调掉参数，数据解调，信息提取和信号干扰
关键词：数字调制
小波变换
调制识别
瞬时特征提取
电子战
ＡｄｏｔｅｉｌｄｌｉＩｅｔｉｔｎｓｙｈＤｇａＭｏｕｔｎｎｉａｏｔｕｎｉｔａｏｄｆｉｃ
ＴｃｏｇｅａｅｏｎｌｉｂｓｄＷａｅｔｎｆｒｅｈｏｓｎｖｌＴａｓｍｅｒｏ
无线电台，在对信号进行接收解调前就首先必须识别出该信号的调制制式和其它信号参数，才能解调出调制制信息，并根据其信息内容将其转换为其它频率，
因为小波变换具有良好的时间，频率局域化特征和多分辨率分析的特性，所以
小波变换是一种能有效地从不同调制类型的信号中提取瞬时特征的技术，而且
不需要己调信号任何的先验知识。不同类型信号的小波变换系数的明显不同非
常适合对数字调制信号的调制类型进行识别。在理论上对四种数字通信信号运用小波进行分析后得到了不同的变换结果，在此基础上建立了同时对这四种典型数字通信信号进行类间和类内识别的调制识别器模型。这种调制识别器主要利用输入信号小波变换量的不同来进行调制类型的识别。识别器通过将小波变换幅度的方差与判决门限比较来对类间信号进行调制识别，利用信号的小波变换的幅度层数和峰值大小种数来进行类内调制类型的识别。

雷达信号脉内调制识别新方法

雷达信号脉内调制识别新方法
雷达信号脉内调制识别的新方法是基于深度学习的方法。

传统的雷达信号脉内调制识别方法通常是通过提取特征，然后使用分类算法进行识别。

然而，这种方法在面对复杂的调制方式时可能会存在限制，因为提取特征可能很困难，同时分类算法也可能无法准确分类。

深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络模型来进行模式识别和分类。

它具有自动学习特征的能力，可以从原始数据中提取出更有用的特征。

在雷达信号脉内调制识别中，深度学习可以直接从脉冲序列中学习特征，并且可以更好地适应不同的调制方式。

具体实现方案可以是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行特征学习和分类。

首先，将雷达信号的
脉冲序列作为输入，经过一系列的卷积层和池化层进行特征提取。

然后，将提取出的特征输入到全连接层进行分类。

最后，根据输出类别确定脉内调制的类型。

通过深度学习可以更准确地识别不同的脉内调制，而且可以自动适应复杂的调制方式。

这种方法不需要手动提取特征，减少了人工干预的因素。

然而，深度学习方法也需要充足的训练样本和计算资源来进行训练和推理。

因此，在实际应用中需要充分考虑数据和硬件资源的限制。

基于小波变换的数字调制信号识别方法的研究

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第２卷第１期８１
２００６年１月１
电子
与
信
息
学
２
ＮＯ．０６Ｖ２０
Ｊｕｎｌｆｅｔｏｉｓ＆ＩｆｒｔｎＴｃｎｌｇｏｒａＥｌｃｒｎｃｏｎｏｍａｉｅｈｏｏｙｏ
多层小波分解两种方法提取信号的特征，并且对于不同调制信号采用了不同的分类特征。算法实现时不需要进行码元周期估计以及同步时问估计，从而使分类器的设计变得简单，判决准则简化，提高了运算速度和识别率。关键词数字调制信号识别，连续小波变换，多层小波分解文献标识码：Ａ文章编号：１０．８６２０）１０６００９５９（０６１．２．４２中图分类号：Ｎ１．Ｔ９７１
ＡｂｔａｔＡｅｍｅｈｄｏｉｉｌｄｌｔｎｉｅｔｃｔｎｗｉｖｌｔｒｎｆｒｉｉｔｄｃｄｉｈｓａｅ．ｅｅａｅｓｒｃｎｗｔｏｆｇｔｄａｍｏｕａｉｎｉａｉｔｗａｅｅａｓｏｍｓｎｒｕｅｔｉｐｒＴｈｒｒｏｄｉｆｏｈｔｏｎｐｔｙｏｇｔｈｈｒｃｅｉｔｓＯｎｅｈｃｌｘｍｕｗｉｈｔｅｃｎｉｕｕｖｌｔｒｎｆｒｔｅｏｈｒｉｔｅｗｏｗａｓｅｅｃａａｔｒｓｉ．ｅｉｔｇｔｅｌａｔｔｃｓｏｔｏｍａｉｍｔｈｏｔｎｏｓｗａｅｅａｓｏｍ；ｈｔｅｔｓｈｍｕｔｅｏｕｉｎａａｙｉ．ｔｆｍａｅｂｅｓｄＦｒｉｅｅｔｄｌｔｄｓｇａｓｄｆｅｅｔｈｒｃｅｉｉｓｈｖｅｎｌｒｓｌｔｎｌｓｓＢｏｈｏ￣ｅｈｖｅｎｕｅ，ｏｆｒｎｉｏｄｆｍｏｕａｅｉｎｌ，ｉｒｎａａｔｒｓｃａｅｂｅｆｃｔｕｅ．ｍｐｒｄｗｉｔｅｓｔｅｃａｓｆｒｉａｙｔｅｌｅａｄｔｅｄｃｓｏｓｓｍｐｅＩｉｎｔｎｃｓａｙｔｓｉｔｈｓｄＣｏａｅｔｏｈｒ，ｈｌｓｉｅｅｓｏｒａｉｎｈｅｉｉｎｉｉｌ．ｔｓｏｅｅｓｒｏｅｔｈｉｓｚｍａｅｔｅｃｄｅｉｄａｄｔｅｓｎｈｏｉａｉｎｔ．ｅｐｒｅｔｇｆｃｒｃｅｔｃｔｎｉｉｒｖｄＴｈｐｅｆｍｏｕａｉｎｏｅｐｒｏｎｈｙｃｒｎｚｔｉｏｍｅＴｈｅｃｎａｅｏｏｒｔｉｎｉａｉｓｍｐｏｅ．ｅｓｅｄｏｄｌｔｏｅｄｉｆｏｉｅｔｆａｉｎｉｃｅｓｄａｌｄｎｉｃｔＳｉｒａｅｓｗｅ１ｉｏｎ．ＫｅｒｓＤｉｉｌｄｌｔｎｉｅｔｃｔｎＣｎｉｕｕｖｌｔｒｎｆｒ，ｕｔｅｏｕｉｎａａｙｉｙｗｏｄｇｔａｍｏｕａｉｎｉａｉ，ｏｔｎｏｓｏｄｉｆｏｗａｅｅａｓｏｔｍＭｌｒｓｌｔｎｌｓｓｉｏ

雷达目标识别的特征提取与分类算法研究

雷达目标识别的特征提取与分类算法研究随着科技的发展，雷达目标识别在军事、航空航天、交通运输等领域中扮演着重要的角色。

在雷达目标识别过程中，特征提取和分类算法是关键的环节。

本文将探讨雷达目标识别中的特征提取方法和分类算法的研究进展。

一、特征提取方法雷达目标识别的特征提取是从雷达信号中提取有助于目标分类的信息。

常见的特征提取方法包括时域特征分析、频域特征分析和小波变换特征分析。

1. 时域特征分析时域特征分析是从雷达信号的时间序列中提取特征。

常用的时域特征包括脉冲重复频率（PRF）、脉宽、脉冲间隔、雷达信号的幅度、相位等。

这些特征能够描述目标的运动状态和形状信息。

2. 频域特征分析频域特征分析是从雷达信号的频谱中提取特征。

常见的频域特征包括雷达信号的峰值功率、频率分量的分布情况、频率分量的变化规律等。

通过频域特征可以分析目标的散射特性和频率特征。

3. 小波变换特征分析小波变换特征分析是将雷达信号通过小波变换将其分解成不同尺度和频率的子信号，然后提取子信号的特征。

小波变换具有时域和频域的优点，能够提取目标的局部和全局特征。

二、分类算法分类算法是根据目标的特征将其划分到不同的类别中。

常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。

1. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法。

它能够通过建立一个高维的超平面来进行分类，并找到最优的划分边界。

支持向量机具有较强的泛化能力，适用于高维特征的分类问题。

2. 人工神经网络人工神经网络是一种模仿人脑神经元网络的算法。

它通过训练神经网络的连接权值和阈值，实现对目标的分类。

人工神经网络具有较强的非线性拟合能力，适用于目标特征复杂的分类问题。

3. 决策树决策树是一种基于分支选择的分类算法。

它通过分析特征的重要性和属性的取值情况，逐步建立一个树状的决策模型。

决策树具有可解释性强的优点，适用于目标特征具有明显划分规律的分类问题。

三、研究进展目前，雷达目标识别的特征提取与分类算法研究正在不断深入和发展。

基于小波变换的调制自动识别新方法研究

ａｄｃｍｐｔｉｕａｏ，ｕｔｅｏｅｅｊｓｆｔｅｅｃｅｃｕｅｏｔｏｅｎｗｍｔｄｎｏｕｅｓｌｉｎｆｒｒｒ，ｗｔｙｈｆｉｙｓｐｒｒｙｆｈｅｅｏ．ｒｍｔｈｍｕｉｉｆｎｉｉｔｈ
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第２７卷第１期２００７年２月
南京邮电大学学报（自然科学版）ＪｕａｏａｊｇＵｉｒｔｏｏｔａｄＴｌｏｍｎａｏｓＮｔｒｃｎｅｏｒｌｆｎｉｎｖｓｙｆｓｎｅｃｍｕｉｔｎ（ａａＳｉｃ）ｎＮｎｅｉＰｓｅｃｉｕｌｅ
ＡｂｔａｔＡｏｅｐｒａｈｂｓｄｏｈｅｔｏｙｏｖｌｔａａｙｉｓｐｏｏｅｏｕｏｔｃｍｏｌｔｏｌｓｓｒｃ：ｎｖｌａｐｏｃａｅｎｔｈｅｒｆｗａｅｅｎｌｓｓｉｒｐｓｄｆｒａｔｍａｉｄｕａｉｎｃａ — ｓｆｃｔｏｆｉａｉｎｏＭＰＳｉＫａｄｎＭＦＳＫｂＧａｓｉｎｗａｅｅｔａｆｒｙｕｓａｖｌｔｒｎｓｏｍ．Ｔｈａｐｏｃｒｃｇｉｅｔｍｏｌｔｏｓｇａｅｐｒａｈｅｏｎｚｓｈｅｄｕａｉｎｉｎｌｔｒｕｈｅｔａｔｎｈａｕｆａｌｔｄｎｈｒｎｉｎｎｏａｉｎｂｕｓａｖｌｔｔａｓｏ．ｔｄｅｏｈｏｇｘｒｃｉｇｔｅｖｅｏｍｐｉｕｅａｄｔｅｔａｓｅｔｉｆｒｔｙＧａｓｉｗａｅｅｒｆｒＩｏｓｎｔｌｍｏｎｎｍｎｅｈｒｏｏｅｇｅｄｔｅｐｒｋｎｗｌｄｅ，ｏｅｃｍｅｈｒｂｅｏｎｅｅｔｄｉｏａｉｎｏａｒｗａｅｅｒｓｏｔｏｄｉｖｒｏｓｔｅｐｏｌｍｆｕｄｔｃｅｎｒｔｏｆｈａｖｌｔｔａｆｒｍｅｈｆｍｎｍｄａｎｉｃｅｓｈｐｌｃｂｌｙｏｈｔｏｆａｔｍａｉｄｌｔｎｒｃｇｉｏａｅｎｗａｅｅｒｓｏ．Ｍｏｅｖｒｎｒａｅｔｅａｐｉａｉｔｆｔｅｍｅｈｄｏｕｏｔｃｍｏｕａｉｅｏｔｎｂｓｄｏｖｌｔｔａｆｒｉｏｎｉｎｍｒｏｅ，ｗｅｃｍｐａｅｔｅｎｗｔｏｎｈａｖｌｔｔａｓｏｔｏｒｍｈｏｎｆｖｅｏｈｏｅｉａａｙｉｏｒｈｅｍｅｈｄａｄｔｅＨａｒｗａｅｅｎｆｒｍｅｈｄｆｏｔｅｐｉｔｏｉｗｆｔｅｒｔｃａｌｓｓｒｍｌｎ

Hilbert变换与小波变换在数字信号调制识别中的应用.

Ｈｉｌｂｅｒｔ变换与小波变换在数字信号调制识别中的应用
王旭张达敏周勇
（贵州大学电子科学与信息技术学院贵州贵阳５５００２５）
摘要：利用ＭＡＴＬＡＢ的“Ｍ”文件编程，采用Ｈｉｌｂｅｒｔ变换与小波变换相结合的方法对２ａｓｋ，４ａｓｋ，２ｆｓｋ，４ｆｓｋ，２ｐｓｋ，４ｐｓｋ六种数字信号进行瞬时幅度和相位的特征提取，进而进行调制识别。实验结果表明此方法可以在信噪比较低的情况下对信号进行有效的识别。关键词：小波变换Ｈｉｌｂｅｒｔ数字信号调制识别中图分类号：ＴＰ３１
在各种混凝土结构中，裂缝是普遍存在的，尽管我们在施工中采取了各种措施，但裂缝还是时有发生。裂缝产生的原因有很多种，温度应力的变化是其中重要的原因之一，由此产生的裂缝我们称为温度裂缝。由于大体积混凝土施工时内外的温差以及泵送混凝土中大量胶凝材料的使用，都会导致温度裂缝的产生。现就混凝土施工中温度裂缝产生原因及控制措施做一探讨。
合理安排施工工序，分层、分块浇筑，以利于散热，减小约束。对已浇筑的混凝土，在终凝前进行二次振动，可排除混凝土因泌水在石子、水平钢筋下部形成的空隙和水分，提高粘结力和抗拉强度，并减少内部裂缝与气孔，提高抗裂性。
此外还要注重混凝土的早期养护，混凝土养护主要是保持适当的温度和湿度条件，以达到两个方面的效果，一方面使混凝土免受不利温度、湿度变化的侵袭，防止有害的冷缩和干缩，一方面使水泥水化作用顺利进行，以期达到设计的强度和抗裂能力。保温能减少混凝土表面的热扩散，降低混凝土表层的温差，防止表面裂缝。混凝土浇筑后，及时用湿润的草帘、麻片等覆盖，并注意洒水养护，适当延长养护时间，保证混凝土表面缓慢冷却。适宜的温度和湿度条件是相互关联的。混凝上的保温措施常常也有保湿的效果。新浇混凝土中所含水分完全可以满足水泥水化的要求，但由于蒸发等原因常引起水分损失，从而推迟或防碍水泥的水化，表面混凝土最容易而且直接受到这种不利影响。因此混凝土浇筑后的最初几天是养护的关键时期。

小波变换 cfar算法

小波变换 cfar算法
小波变换（Wavelet Transform）是一种信号处理的方法，通过将信号分解成不同尺度和频率的小波基函数来描述信号的局部特征。

小波变换能够提供更好的时间-频率局部化信息，因此在很多领域得到了广泛应用，比如图像处理、语音处理等。

CFAR（Constant False Alarm Rate）算法是一种用于目标检测的算法，它能够自适应地调整检测阈值，使得在不同背景噪声条件下，误检率保持恒定。

CFAR算法在雷达信号处理中常用于目标检测和跟踪。

将小波变换和CFAR算法结合起来，可以实现基于小波变换的CFAR 目标检测算法。

具体步骤如下：
1. 对输入信号进行小波变换，得到小波系数。

2. 根据小波系数计算每个像素点的局部方差，用于估计背景噪声的强度。

3. 根据背景噪声的强度，计算每个像素点的检测阈值。

4. 对每个像素点的小波系数进行比较，如果小波系数大于对应的检测阈值，则判定为目标。

小波变换CFAR算法的优点是能够在不同背景噪声条件下实现自适应的目标检测，缺点是计算量较大，对于实时性要求较高的应用可能不适用。

同步压缩小波变换and通信and信号调制and信号识别

同步压缩小波变换（Synchronized Compressed Wavelet Transform）是一种信号处理技术，结合了小波变换和压缩算法，用于对信号进行压缩和重构。

在同步压缩小波变换中，信号首先通过小波变换进行频域分解，将信号分解为不同尺度的子带。

然后，利用压缩算法对每个子带进行压缩，通过保留重要的频域系数，舍弃冗余的部分来实现信号的压缩。

最后，通过逆小波变换将压缩后的信号进行重构。

通信（Communication）是指在发送方和接收方之间传输信息的过程。

在数字通信中，信号经过调制过程被转换为适合传输的信号形式，然后通过信道进行传输，并在接收端经过解调恢复原始信息。

信号调制（Signal Modulation）是将原始信号（调制信号）以一定的规则转换成适合传输的信号形式。

常见的信号调制方式包括调幅（AM）、调频（FM）、调相（PM）等，通过改变信号的某些特性如振幅、频率或相位来实现信号的调制。

信号识别（Signal Recognition）是指通过对信号进行分析和处理，从中提取出有用的信息或者判定信号所属的类别。

信号识别在许多领域中有广泛的应用，例如语音识别、图像识别、无线电通信中的调制识别等。

通过使用特定的识别算法和模型，可以对信号的特征进行提取和匹配，从而实现信号的识别和分类。

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根据瞬时频率与伸缩因子的关系得到时频曲线，最后基于时频曲线形状识别出信号调制类
型。
１．１小波变换原理
２小波调制识别
常见的小波形式有Ｈａａｒ／Ｊ＇￣波、高斯小波、墨西哥草帽小波、ｍｏｒｌｅｔ小波等，其中因为
Ｎｅｔｗｏｒｋ＆Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ・网络与通信
基于小波变换的雷达信号调制类型识别方法
文／冯宏飞朱文澄
用￣ｏｒ（ｔ）对输入信号Ｓ（ｔ）进行分析，故
雷达信号的脉内调制特征是雷达信号细微特征的重要体现，因此要对雷达信号分选和识别，高可信度地判别雷达属性，必须对雷达信号脉内调制特征进行分析。小波变换特，５－０适用于非平稳信号的分析，作为一种特征提取的工具己得到较广泛的应用。用小波变换的方法对常见的几种雷达信号进行了调制方式的识别
ｔｉＴｓ，得连续小波变换公式的离散形式为：
信号复杂程度的提高，单从传统的时域或频域
无法完成对脉内调制类型的识别。于是，越来越多的研究人员将目光投向时频域。目前比较经典的时频分析手段有瞬时自相关法、短时傅里叶变换，Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布、Ｓ变换、小波变换等。其中，小波变换能够灵活地调节时、频分辨率，实现对突变信号的良好检测，是一种重要而有效的信号分析方法。本文首先构造了时频分辨率调节函数对Ｍｏｒｌｅｔ小波形状参数进行优化，再通过
ＷＴ（ａ，ｎ）＝
称ｆ为分析小波或连续小波，分析的结果称为小波变换。在实际应用中，小波变换常用
的定义有下列两种：
【黑ｃ＋＋ｍ一ｃ＋＋］＝ｎｃ一＋＋一一一，：
（９）对式（９）取模值得到：
ａ
（ａｒ＝
Ｅ争（ｆ）（３）
等（４）
丝Ｉ — ｓｉｎ２（ｔｏ — ｃａ／４）ＩＷＴ（ａ，ｎ）ｌ＝４－ａ’ ｓｉｎ（ｃｏｃ／２）ｌ
小波变换的模值为：
『ＷＴ（ａ，ｎ）ｌ：
如果满足相容性条件：ｃ＜∞ ㈤
所以其小波变换的幅度值将会出现不同高度的
直流电平。
则ｇ（ｔ）就可称为小波，其中Ｇ（Ｘ）为ｇ（ｔ）
的傅里叶变换所采用的离散小波变换。
３结束语
小波算法具有很强的灵活性，ａ是尺度因
Ｍｏｒｌｅｔ小波变换提取出信号小波脊线，然后
ｓｉｎ（ｏ）ｃａ／４ａ／２）离散集合）计算。所以连续小波变换在进行数波变换幅度会因为ＪｌＩｓｉｎ（ａ／２）ｌｌｓｉｎ（ｏｇｃａ／４）而出现值计算时，需将信号和小波都进行离散化。设输入信号Ｓ（ｔ）是实函数，以采样间隔Ｔｓ对Ｓ（ｔ）进行采样，所得离散序列为Ｓ（ｉＴｓ），ｉ
，
一
个明显的尖峰。
１概述
雷达信号脉内分析作为电子侦察的重要内容，受到广泛关注。其中，脉内调制类型作为一个重要参数，一直是研究热点。随着雷达
对于ＦＳＫ信号，在（ｉ１）ＴｐｋｉＴｐ内，
模值为：
ｋ）＝Ａｅｊ（ｃｏｃｋ＋６ｂ＋）ｅｊ可以得到其变换将式（３）中的，ｔ离散化，即令ｋＴｓ及Ｓ（
（１ｏ）
在ｎｉＴｐ时信号的相位变化突变，此时
等ｉ一 — —
广塑盟！１Ｅ１ — 一ｌｌ（１１）
式中：表示共轭。式（３）表示小波变
换是输入信号Ｓ（ｔ）和小波函数的相关积分，
【关键词】雷达信号分选和识别小波变换特征提取
Ｈａａｒ小波只有２个值，易于计算，所以选用
子，是平移参数。这相当于一个可变的窗函数，Байду номын сангаас
它随信号频率的升高而降低，这样，持续时间
短的高频基函数就可获得很高的频率分辨率。
从式（１１）可以明显地看出，在一个码元
之内，信号的小波变换幅度是常数；信号的相
式（４）用卷积代替了相关积分。两种定义在位发生突变处，小波变换的幅度会明显不同。如果ａ取一个比较小的值（一个窄本质上是一致的。小波变换通常分别在时间尺度平面的离散网络上（对应于连续基函数的小波），则在相位发生突变的时候，信号的小
ＷＴｓ（去
一
Ｉ（５）
［ＷＴ（ａ，ｎ）ｌ＝等【塞
（１２）
Ｉｌ【』＿。，２￣ｎ＜ｌＴｐ：
个能量有限的信号ｇ（Ｏ，ＳＩｇ（ｔ）ｌｍ，
在一个码元期间内，信号的小波变换幅度是常数。由于ＦＳＫ信号各子码内的频率不同，