雷达信号脉内调制识别新方法
雷达信号脉内特征自动识别的一种新方法
献［ ］ 出对不 同调 制类 型信 号 采用 不 同的最 佳 ４提
算法进 行 特征识 别 与提 取 ， 该方 法 在信 号 调制 类
以 ／ 一 ０， ｌ … （ ） ９ ／ ＂ ± ， ３
型 已知 时准 确 可行 ， 但调 制类 型 未知 时 并行 使 用
多种分 析 算法会 导 致判 别复 杂化 。
对 于给定 的信号 ｓｎ ， （ ） 自相关 运算 定义 为 ：
ｙ（２ ｍ）＝ ｓ ７ × ７， （２ ） 一 ０， ｌ … ± ，
（ １）
定 的效 果 。但 普 遍 存 在 的 问题 是 它 们 对 其 中 的 某 种调 制信 号分 析能 力强 ， 而对 其它 调 制信 号分
析能力 有 限 ， 具 有 通 用 性 ， 而 难 以对 任 一 接 不 进
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｈ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍｓ ｔ ａ ｓ ｄ ｉ ｅ ｏ ｎ ｚｎ ａ ａ ｉ ｎ ｌ ｎ ｐ ｌ ｅｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｉ ａ ａ ｙ ｅ ｉｓ ｌ ， ｓｒ ｃ ：ｎ ｔ ｉ ａ ｅ 。ｔ ｒ ｅ ａ ｇ ｒ ｈ ｈ ｔｕ ｅ ｎ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｇ ｒ ｄ ｒｓｇ ａ ｉ － ｕ ｓ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔ ｓ ｎ ｌ ｚ ｄ ｆ ｔ ｔ ｃ ｒ ｙ ｔ ｅ ｎ ｎ ｖ ｌ ｕ ｏ ｔｃｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｆｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ａ ａ ｙ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍｓｉ ｅ ｉ ｎ ｄ ．Ｓ ｍｕ ｈ ｎ ａ ｏ ｅ ｔ ｍａ ｉ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｄ ａ ｔ ｇ ｓｏ ｈ ｈ ｅ ｎ ｌ ｚ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｄ ｓｇ ｅ ａ ｉ ｔ ｓ ｉ — ｌ ｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｉ ｎ ｗ ｔ ｏ ａ ｕ ｏ ｔ ｅ ｏ ｎ ｚ ｈ ａ ａ ｉ ｎ ｌ ｎ ｐ ｌ ｅｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｅ ａ ｔ ｅ — ａ ｉ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｓ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｃ ｎ ａ ｔ ｍａ ｉ ｒ ｃ ｇ ｉｅｔ ｅ ｒ ｄ ｒｓｇ ａ － ｕ ｓ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔ ｘ ｃ ｌ ｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｉ ｃ ｙ ｎ
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法【摘要】雷达侦察设备在军事领域发挥着重要作用，而脉内调频信号是一种常见的信号类型。
本文针对脉内调频信号进行了特点分析，并提出了一种分选识别算法。
通过实验验证和性能分析，证明了该算法的有效性和可靠性。
文章最后总结了研究成果，展望了未来可能的改进方向，强调了该方法在雷达信号处理领域的重要价值。
本研究不仅对提高雷达侦察设备对脉内调频信号的识别能力有意义，同时也对相关领域的技术发展具有重要研究价值。
【关键词】雷达侦察设备、脉内调频信号、分选识别、算法、实验验证、性能分析、改进方向、总结、展望、研究价值。
1. 引言1.1 研究背景雷达侦察设备在军事领域具有重要的应用价值，可以用于探测和识别目标信息，实现情报收集和目标追踪。
随着技术的不断发展，雷达侦察设备的性能也在逐步提升，其中脉内调频信号分选识别方法是其中重要的研究方向。
脉内调频信号是一种具有调频特性的信号，其频率随时间变化，具有一定的频谱展宽性和频谱特点。
传统的雷达信号处理方法在对脉内调频信号进行处理时存在一定的局限性，难以有效地实现信号的分选和识别。
研究如何利用雷达侦察设备对脉内调频信号进行分选识别方法具有重要的现实意义。
通过深入分析脉内调频信号的特点，结合有效的信号处理算法，可以提高雷达侦察设备对信号的识别准确性和速度，进一步完善雷达系统的性能，提升其在侦察情报收集领域的应用效果。
1.2 研究意义脉内调频信号是一种具有重要应用价值的信号形式，具有广泛的实际意义和研究价值。
雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法的研究，可以有效提高雷达系统在目标识别和追踪方面的性能，增强雷达在复杂环境下的应对能力。
脉内调频信号的识别对于军事侦察能力的提升具有重要意义，能够帮助军事部队更准确、更快速地获取敌方目标的相关信息，提高军事行动的效率和精准度。
对脉内调频信号分选识别方法的研究还可以为民用雷达技术的发展提供基础支撑，推动雷达应用在民用领域的深入和广泛应用。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法一、引言在现代电子战中，随着敌我双方武器装备水平的不断提高，对于雷达侦察设备对脉内调频信号的准确识别显得尤为重要。
脉内调频信号是一种随机调频信号，其频率序列是随机的。
在战场环境中，这种信号容易混淆，对雷达侦察设备的干扰作用较大。
如何对脉内调频信号进行准确分选识别成为了电子战关键技术研究的重要内容之一。
二、脉内调频信号的特点脉内调频信号是一种在脉相内进行频率调制的信号，其频率调制序列是随机的。
这种信号具有以下几个特点：1. 频率序列是随机的，无法通过简单的规律进行分析和预测。
2. 信号的频率变化范围大，频率调制率高。
3. 信号的频谱具有很大的宽度，频率谱呈现出波形不规则的特点。
4. 信号的脉宽和重复周期相对较长，且脉内调频信号的带宽较宽。
以上特点决定了脉内调频信号在电子战中的干扰性较强，对雷达侦察设备的识别和抑制具有一定的挑战性。
要对脉内调频信号进行准确的识别和分类，需要综合运用信号处理、模式识别和机器学习等技术手段。
下面介绍一种基于多通道自适应脉内调频信号分选识别方法。
1. 信号预处理对脉内调频信号进行预处理，包括信号的采样和预处理。
在采样时，需要选用较高的采样率，以保证脉内调频信号的频率特性能够得到准确的表示。
在预处理环节，需要对信号进行滤波和降噪处理，以保证后续处理的准确性。
2. 多通道特征提取在处理脉内调频信号时，可以通过多通道特征提取的方式，获取信号的频率、脉宽、时间特性等多种特征。
这些特征包括时频特性、瞬时频率、瞬时相位、瞬时幅度等。
通过多通道特征提取，能够全面、准确地描述脉内调频信号的特性。
3. 特征选择和降维处理对于多通道特征提取的结果，需要进行特征选择和降维处理。
特征选择可以排除一些无效或冗余的特征，从而提高信号处理的效率和准确性。
降维处理则可以减少特征的数量，提高处理的速度。
4. 脉内调频信号分类识别在提取完多通道特征并进行特征选择和降维处理后，可以利用模式识别和机器学习的方法对脉内调频信号进行分类识别。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法引言雷达侦察设备是军事领域中重要的侦察装备，能够通过发射和接收电磁波来获取目标信息，在军事侦察和探测方面发挥着重要作用。
脉内调频信号是一种常见的雷达信号类型，它具有频率随时间变化的特点，因此对于雷达侦察设备来说，如何对脉内调频信号进行分选识别是一项关键的技术挑战。
本文将介绍一种基于数字信号处理的脉内调频信号分选识别方法，以期提高雷达侦察设备对脉内调频信号的识别精度和效率。
一、脉内调频信号的特点脉内调频信号是一种频率在脉内连续变化的信号，其频率特性使得它在信号处理过程中具有一定的特殊性。
脉内调频信号可以通过频率调制技术实现，其频率随时间连续变化的特点使得其在频谱上呈现出一定的频率扩展特性。
这种频率扩展特性使得脉内调频信号在频谱分析过程中比传统的常频信号更加复杂。
脉内调频信号的频率随时间变化，使得其在时间域上呈现出一定的不稳定性，因此在时域信号处理过程中也需要考虑该特点。
二、脉内调频信号的分选识别方法1. 时频分析方法时频分析方法是一种基于瞬时频率的信号分析方法，在对脉内调频信号进行分选识别时具有一定的优势。
通过时频分析方法可以将信号在时域和频域上的特性进行综合分析，从而获取信号的瞬时频率和瞬时幅度信息。
在脉内调频信号的分选识别过程中，可以通过时频分析方法获取信号的瞬时频率特性，进而进行信号类型的分选识别。
常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换(STFT)、时频分布和小波变换等，通过这些方法可以获取到脉内调频信号的时频信息，为信号的分选识别提供有力的支持。
2. 脉压技术脉压技术是一种常见的雷达信号处理技术，它可以有效地对雷达信号进行脉冲压缩，提高信噪比和分辨率。
对于脉内调频信号而言，脉压技术也可以被应用到信号的分选识别中。
通过脉压技术可以将脉内调频信号进行压缩处理，增强信号的频率特征，进而方便进行信号的频谱分析和瞬时频率提取。
脉压技术在脉内调频信号的分选识别过程中具有一定的应用潜力，可以提高信号的识别精度和灵敏度。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法【摘要】本文主要探讨雷达侦察设备在对脉内调频信号分选识别方法中的应用。
首先介绍了脉内调频信号的特点及雷达侦察设备的工作原理，然后分析了现有的识别方法。
接着详细阐述了基于频谱特征和基于时频分析的识别方法。
在结论部分总结了目前研究成果，并展望了未来的研究方向。
通过本文的研究，可以为雷达侦察设备在脉内调频信号分选识别方法方面提供参考，促进雷达技术的发展和应用。
【关键词】雷达侦察设备、脉内调频信号、分选识别方法、频谱特征、时频分析、研究背景、研究意义、工作原理、现有识别方法、研究成果、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景脉内调频信号是一种常见的信号类型，其在现代雷达侦察中具有重要的作用。
由于脉内调频信号具有频率变化、时间变化等特点，其识别对于雷达侦察设备来说具有一定的挑战性。
通过对脉内调频信号进行准确的识别分选，可以有效提高雷达侦察设备的目标识别准确率和可靠性，同时有助于对目标性质和行为进行更精准的分析。
目前，针对脉内调频信号的识别方法已经得到一定程度的研究和应用，但仍然存在一些挑战和亟待解决的问题。
对脉内调频信号识别方法进行深入研究，提出新的有效方法，对于提高雷达侦察设备的性能具有积极的意义。
通过本文的研究，将探讨基于频谱特征和时频分析的脉内调频信号识别方法，为未来的研究提供参考和借鉴。
1.2 研究意义雷达侦察设备对脉内调频信号的识别方法在军事领域具有重要的意义。
脉内调频信号具有较强的抗干扰能力和隐蔽性，常被用于伪装目标或干扰雷达侦察系统。
对脉内调频信号进行准确、快速的识别具有重要的实际意义。
雷达侦察设备是军事情报获取的重要手段，对脉内调频信号进行分选识别有助于提高情报获取的准确性和效率。
当前现有的识别方法存在一定的局限性，需要进一步完善和提升。
深入研究雷达侦察设备对脉内调频信号的识别方法，不仅有助于提高军事情报获取的能力，还有利于提升国防安全水平。
研究意义在于为我国军事技术发展提供技术支持和创新思路，同时也有助于推动雷达侦察领域的科学研究和技术进步。
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。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法一、引言随着科技的发展，雷达技术在军事、民用等领域发挥着越来越重要的作用。
在雷达侦察中，脉内调频信号是一种常见的信号类型，其具有抗干扰能力强、频谱资源利用高等特点，因此对脉内调频信号的识别研究成为了雷达侦察设备领域的一个重要话题。
为了解决雷达对脉内调频信号的识别问题，相关的研究者提出了一些识别方法，本文将针对雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法进行深入探讨。
二、脉内调频信号的特点脉内调频信号是一种采用脉内调频技术调制的信号，其具有多个特点：1.调频范围广：脉内调频信号的频率在一定的范围内不断变化，其调频范围比较广泛。
2.抗干扰性强：由于脉内调频信号的频率在一定范围内变化，其具有很强的抗干扰能力，对于一般的频率干扰信号具有一定的免疫性。
3.频谱利用高：脉内调频信号在频率上的变化使得其能够更充分地利用频谱资源，并且在一定程度上提高了其传输效率。
三、雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法对于雷达侦察设备来说，脉内调频信号的分选识别是一项具有很高难度的任务。
目前，针对脉内调频信号的识别方法主要有以下几种：1.时频分析法时频分析可以有效地分析脉内调频信号的时域和频域特性，通过对波形的时频分布进行分析，可以较为准确地提取出脉内调频信号的调频范围和频率等信息。
时频分析方法主要包括短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville分布、Huang-Hilbert变换等，通过这些方法可以较为准确地获得脉内调频信号的时频特性，并且可以识别出其特征。
2.特征提取与分类识别法特征提取与分类识别法是通过提取脉内调频信号的特征参数，例如调频范围、中心频率、调制指数等，然后通过分类识别算法对这些特征参数进行分析识别。
常用的特征提取方法包括自相关函数、互相关函数、瞬时频率估计等，通过这些方法可以有效地提取出脉内调频信号的特征参数，并且利用支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等分类算法进行识别。
LPI雷达信号脉内调制识别
Ｉｎｔｒａ－Ｐｕｌｓｅ Ｍ ｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ＬＰＩ Ｒａｄａｒ Ｓｉｇｎａｌ
ＷＡＮＧ Ｃｈｕｎ－ｙｕ，ＱＩ Ｘｉｎｇ—ｌｏｎｇ，ＷＡＮＧ Ｘｉａｏ—ｆｅｎｇ
（Ａｖｉａｔｉｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｉｒ Ｆｏｒｃｅ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００２２，Ｃｈｉｎａ）
ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ。Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｉｇ ｎ ａ ｌ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｒａｔｉｏ ｏｆ￣ｅｑｕｅｎｃｙ ｍｏｄｕ— ｌａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｔｏ ｅｎｅｒｇｙ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｓ ｃｌａｓｓｉｆ ｉｃａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ． Ａｎｄ ｔｈｅｎ，ｔｈｅ ｍｕ ｌｔｉｐｌｅ ｐｈａｓｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｓｉｇｎ ａｌ ｉｓ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅ ｍｅａｎ ｖａ ｌｕｅ ｒａｔｉｏ ｏｆ ｆｏｒｍｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔ ｔｏ ｌａｔ— ｔｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｌｏｐｅ ｏｆ ｆｉｔｔｉｎｇ ｃｕｒｖ ｅ ａｒｅ ａｂ ｓｔｒａｃｔｅｄ ａｓ ｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ． Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｕｌｄ ｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙ ｃｌａｓｓｉｆｙ ｔｈｅ ＬＰＩ ｒａｄａｒ ｓｉｇ ｎ ａ ｌ ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｒ ｉｏｒ ｉｎｆｏｒ ｍ ａ— ｔｉｏｎ，ａｎｄ ｈａｓ ａ ｇｏｏｄ ａｎｔｉ－ｎｏｉｓｅ ｐｅｒｆｏｒ ｍ ａｎｃｅ ａｎｄ ａ ｈｉｇｈ ｒｅｃｏｇ ｎ ｉｔｉｏｎ ｐｅｒ ｆｏｒ ｍ ａｎｃｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＬＰＩ ｒａｄａｒ ｓｉｇｎａｌ； ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｉｇｎａｌ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ； ｐｈａｓｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ； ｉｎｔｒａ—ｐｕｌｓｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇ ｎ ｉｔｉｏｎ
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雷达信号脉内调制特征识别算法研究一、引言雷达信号脉内调制特征识别算法是雷达信号处理中的重要领域，对于目标检测和识别具有重要意义。
脉内调制是指在雷达脉冲内对信号进行调制，通过特定的调制方式来实现对不同目标的识别和分类。
本文将从理论探讨到实际应用，深入探讨雷达信号脉内调制特征识别算法的研究现状和发展趋势。
二、理论基础在开始探讨雷达信号脉内调制特征识别算法之前，我们首先要了解脉内调制的基本原理。
脉内调制是指在雷达脉冲内对信号进行调制，常见的调制方式包括频率调制、相位调制、振幅调制等。
这些调制方式能够在信号中嵌入特定的信息，通过对信号进行解调和分析，可以得到目标的特征信息。
三、脉内调制特征识别算法1. 频率调制特征识别算法频率调制是将目标特征信息通过改变信号的频率进行编码。
通过对信号进行傅里叶变换和频谱分析，可以提取出频率调制的特征信息，从而实现目标的识别。
2. 相位调制特征识别算法相位调制是利用信号的相位信息进行编码，通过对信号的相位进行解调和分析，可以得到目标的相位特征，从而实现目标的识别和分类。
3. 振幅调制特征识别算法振幅调制是利用信号的振幅信息进行编码，通过对信号的振幅进行解调和分析，可以得到目标的振幅特征，从而实现目标的识别和分类。
四、算法应用脉内调制特征识别算法在雷达信号处理中有着广泛的应用，例如在目标检测、目标识别、地物分类等方面都有着重要的作用。
通过对不同调制方式的信号进行解调和分析，可以实现对不同目标的识别和分类。
这些算法在军事、航空航天、地质勘探等领域都有着重要的应用价值。
五、发展趋势随着雷达技术的不断发展，脉内调制特征识别算法也在不断完善和发展。
未来的发展趋势包括对不同调制方式的信号进行联合处理，以及结合深度学习等人工智能技术，实现对目标特征的更加准确和高效的识别和分类。
六、个人观点作为雷达信号处理领域的从业者，我认为脉内调制特征识别算法在未来将会有着更加广阔的发展空间。
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。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法是通过对信号进行分析和处理，将不同
的脉内调频信号分别识别出来。
下面将介绍一种常见的脉内调频信号分选识别方法。
对接收到的信号进行预处理。
预处理的主要目的是消除噪声干扰和增强信号的特征。
常见的预处理方法包括滤波、增益控制、去除干扰等。
接着，对预处理后的信号进行时频分析。
时频分析可以将信号在时间和频率上进行分析，找出信号的时间变化和频率变化规律。
常用的时频分析方法有短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。
然后，根据时频分析得到的信号特征，进行脉内调频信号的分选。
脉内调频信号一般
具有中心频率变化的特点，可以通过分析信号的中心频率变化来区分不同的脉内调频信号。
常见的分选方法包括基于能量的分选、基于频谱形状的分选、基于自相关函数的分选等。
对分选出的脉内调频信号进行识别。
脉内调频信号的识别主要是确定信号的调制类型
和参数。
常见的识别方法包括解调信号获取调制参数、判决统计等。
需要注意的是，不同的脉内调频信号可能具有不同的特征，因此分选识别方法也需要
根据具体的情况进行选择和调整。
还需要考虑信号的复杂性和实时性等因素，选择合适的
算法和实现方式。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法随着科技的不断发展，雷达技术在军事和民用领域得到了广泛应用。
其中，脉内调制信号的分选识别是雷达侦察设备的重要功能之一。
在侦察中，为了正确获取目标的信息，同时避免对无关目标的误判，需要对脉内调制信号进行识别分选。
本文将介绍一种针对脉内调频信号分选识别的方法。
首先，脉内调频信号是指雷达在发射脉冲时，调制脉冲信号的调频频率随着时间变化。
这种信号在通信和雷达侦察中广泛应用，但由于存在调频，使其在频域上呈现宽带谱特性，难以直接识别。
因此，需要对脉内调频信号进行分选识别，以便对其进行分析和判别。
其次，脉内调频信号的识别主要涉及到两个方面：频域和时域。
在频域上，可以通过对信号的频谱特性进行分析，确定其调频的频率变化规律。
在时域上，可以通过对信号的相关性、峰值等特征参数进行计算和比较，识别出不同的脉内调频信号。
具体来说，脉内调频信号的识别可以分为以下步骤：（1）对信号进行预处理：包括对信号进行采样、滤波、降噪等处理，以增加信号的可识别性。
（2）进行频域分析：利用FFT变换等方法将信号从时域转换到频域，分析其频谱特性，确定是否存在调频现象，提取出调频频率、调制幅度等特征。
（3）进行时域分析：利用相关性、峰值等特征参数，对信号进行特征提取和匹配，识别出不同的脉内调频信号。
（4）进行模式识别：在对不同类型的脉内调频信号进行识别后，将其与已知的模式进行比较和匹配，进一步确认其类型。
最后，需要注意的是，对于不同频段的脉内调频信号，其识别方法也可能存在差异。
因此，在进行识别时需要根据具体情况进行调整和优化，提高识别的准确率和可靠性。
总之，针对脉内调频信号分选识别的方法，需要综合运用频域和时域分析技术，对信号进行预处理、特征提取和模式识别等步骤，以提高识别的效果和准确性，为雷达侦察提供有力的支持。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法【摘要】雷达侦察设备在现代军事领域中起着重要作用，对脉内调频信号的分选识别方法具有重要意义。
本文首先分析了脉内调频信号的特点，包括频率变化快、带宽大等特点。
然后探讨了主要的分选识别方法，包括基于特征提取的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
特别是深度学习技术的应用为该领域带来了新的突破和可能性。
最后总结了研究结果，指出未来的研究方向应该集中在提高识别准确性和速度上。
通过本文的研究，可以更好地理解和应用雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法，为军事侦察和情报收集提供更加有效的技术支持。
【关键词】雷达侦察设备、脉内调频信号、分选识别方法、特征提取、机器学习、深度学习、研究背景、研究意义、脉内调频信号特点、研究结果总结、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景雷达侦察设备是一种重要的军事技术装备，其在军事情报收集、敌情监视等方面发挥着关键作用。
随着科技的不断进步，雷达侦察设备的功能日益完善和复杂化，可以实现对各种类型的信号进行侦察和分析。
脉内调频信号是一种常见的信号类型，具有频率随时间变化的特点，难以被传统雷达侦察设备准确地识别和分选。
研究如何有效地对脉内调频信号进行分选识别方法，成为了目前雷达侦察设备研究的一个重要课题。
通过对脉内调频信号的特点进行分析和研究，可以为雷达侦察设备提供更加精准和高效的信号识别和分选功能，有助于提升军事情报收集和敌情监视的效果和能力。
本文将对脉内调频信号的特点进行详细分析，并结合主要的分选识别方法，探讨基于特征提取、机器学习和深度学习等方法在脉内调频信号分选识别中的应用和优势。
1.2 研究意义脉内调频信号在军事领域中具有重要的应用价值，能够提供关键情报支持。
随着技术的不断发展，敌对方对脉内调频信号的伪装和欺骗能力也越来越强，给雷达侦察设备的信号分选识别带来了挑战。
研究如何有效地对脉内调频信号进行分选识别，具有重要的现实意义和实用价值。
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。
雷达脉内调制方式的自动识别
Ｋ ｙｗ ｒｓ ｕｓ ｍ ｄ ｌ ｉ ；Ｓ ｐ ｏ ｅｔ ｃｉｅ（ Ｖ ；ｆ ｔｒ ｅｔ ｃｏ ；ｔ ｅｆ ｑｅ ｃ ｇ ｒ ｅ ｏｄ ：ｐ ｌ ｏ ｕ ｔ ｎ ｕ ｐ ｒＶ ｃ ｒ ｅ ａｏ ｔ ｏ Ｍａｈｎ Ｓ Ｍ） ｅ ｕｅ ｘｒ ｔ ｎ ｉ —ｅｕｎｙｆ ｕｅ ａ ａｉ ｍ ｒ ｉ
真 实验 结果验证 了该算法对雷达信号的脉 内调制 方式识 别具有 较 高正确 率 ， 并有一 定的抗噪 性 ， 且在较低 信噪 比条
件 下仍 然保 持 较 高 的 正 确 率 。
关键词 ： 内调制 ； 脉 支持 向量机 ； 特征提取 ； 时频 图像
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ３ 文献标志码 ： Ａ
ｕ ｅ ｏ ｓ ｒ ｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅｆ ａｕ ｅ ．Ｆ ｒｔ ，ｅ ｔａ ｔ ｄ ｔｅ ｐ ｉｔ ｉ ｓ ｆｌｉｆ ｒ ｔ ｎ ｅ ｏ ｄｙ ｏ ｎ ｅｃ ｎ ｅ ｆ ｓ ｄ ｔ ｏ ｔ ｈ ｍ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ｉ ｌ ｈ ｓ ｙ ｘ ｒｃ ｅ ｏｎ ｓｗ ｔ ｕ ｅｕ ｏ ｍａ ｉ ；ｓ ｃ ｎ ｌ ，ｆｕ ｄ ｔ ｅ ｔｒｏ ｈ ｈ ｎ ｏ ｈ ｅ ｃ ｏｕ ｆｕ ｅｕ ｏｎ ｓ ａ ｔ ，ｓ ｍｐ ｅ ｈ ｓ ｅ ｔｒ ｔｔ ｅ ｓ ｍｅ ｌｎ ｔ ，Ｓ ｅ ｆ ｕ ｅ ｅ ｅ ｔ ｎ ｆｒ ｄ ｔ ｕ ｖ ｓｗｉ ａ ｈ ｃ ｌ ｍｎ ｏ ｓ ｆ ｌｐ ｉ ｔ；ｌ ｓ ｙ ａ ｌ ｄ ｔ ｅ ｅ ｃ ｎｅ ｓ ａ ａ ｅ ｇｈ Ｏ ｔ ｇ ｒ ｓｗ ｒ ａ ｓ ｍｅ ｏ ｃ ｒ ｅ ｔ ｌ ｈ ｈ ｉ ｒ ｏ ｈ
（ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｃｌｇ ，Ａｒ ｏｃ Ｅ ｇｎｅｎ ｎｖｒｔ，Ｘ ’ｒＳ ａｎ ｉ １０ ８ ｈｎ ） Ｅ ｇｎｅｉ ｏｌ ｅ ｉＦ ｒ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｕ ｉ ｓｙ ｉａｔ ｈ ａｘ ０ ３ ，Ｃ ｉａ ｎ ｅ ｅ ｉ ｅｉ ７
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
电子技术 • Electronic Technology96 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 【关键词】雷达侦察设备 脉内调频信号 瞬时测频 特征分析法雷达侦察是指使用雷达设备，对反射电磁波的目标进行侦察。
主要用于发现和识别飞机、舰船、导弹、卫星等目标，并测定其位置、速度和轨迹等。
因能够反射电磁波的目标较多，雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别效果也引发了广泛重视，能否实现目标识别、进行通信干扰，也对相关技术提出了高要求。
1 瞬时测频技术瞬时测频技术是最早应用于雷达侦察活动的技术之一，其主要工作原理为相位比较，能够大范围进行脉内调频信号的拦截。
20世纪后期开始用于电子情报侦察、雷达告警等作业中。
以瞬时测频技术为依托的工作设备，结构简单、灵敏度高，分辨率也较理想。
瞬时测频技术的核心设备为瞬时测频接收机、鉴相器。
鉴相器一般为微波式，以实现目标信号的有效捕捉，其拓扑结构为功分器、90° 电桥、检波器与差分放大器。
在实际工作中，雷达设备的天线信号功率不完全相同，前端天线传输至输入端a 点的信号功率为：Ea=2A ，功分器对其进行处理，使其与信号来源的相位趋于一致，加工后功率为Eb=A 。
对Ea 、Eb 的特征进行匹配分析，如果信号来源为目标接受信号，二者一般是接近或一致的。
如果信号来源为未知方，处理后的结果则体现出与Ea 明显不同的特点，可进行读取或干扰。
瞬时测频技术的发展又催生了振荡器注定锁相技术，该技术强调在固定空间内进行作业，实现功率分析、波束扫描和控制。
振动器模型是振荡器注定锁相技术的基础，借助模型，可以建立若干固定位置天线组成的振荡器阵列，阵列负责收集脉内调频信号，并输出其雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法文/郑卉卉相位关系注入锁定振荡器，振荡器根据注入的信息进行频率测定和复制，在对其进行频率转换，了解信号内容，复制的信号则能对原信号进行加强或干扰。
雷达信号脉内调制类型的识别
作者简介 ： 吴 （ ９ ２ ） 男 ， 刘 １ ８ 一 。 辽宁葫芦 岛人 ， 在读 硕士 ， 研究方 向为雷达脉内细微特征 分析与研究 ； 鑫（ ９ ２ ）男 ， 李 １８ 一 ， 黑龙省 哈尔滨人 ， 助教 ， 研究方 向为电子情报 侦察 ； 祺 （ ９ ７ ） 男 ， 宋 １ ８ 一 ， 山东省济 宁人 ， 在读硕士 ， 研究方 向为雷达信号 分选 。
２ 脉 内调 制 类型 识 别综 合 算 法及 仿 真
（） １ 利用脉 冲宽度 、 时宽带 宽积 Ｂ Ｔ区分 简单 脉 冲信号
和脉 冲压缩信号 。对 于参数 ， 由实践 经验可知 简单脉冲 的脉
调频信号 和相位 编码信号 的区分 。 （ ） 用广义 时宽带宽积 区分线 性调频 信号 和 Ｖ型调频 ３利 信号 。 广义 时宽带宽积是 将信 号旋转 到 Ｐ阶 ， 得信号在整个 使
《 装备制造技术￣０ ０ ２ １ 年第 ８ 期
雷 达 信 号 脉 内调 制 类 型 的 识 别
刘 昊， 李 鑫， 宋 祺
（ 空军 航 空 大 学 ， 林 长 春 １０ ２ ） 吉 ３ ０２
摘 要： 雷达 信号脉 内调制 类型的识 别， 电子 侦察的热点 问题 在 包含连 续调频 信号和相位 编码信 号等 常用雷达信号 的复杂 电磁 环 是 境 中， 电子侦察设备是 否具有对 这些雷达信 号进行正确 识别分类非 常重要 。因此 ， 建立一个适 用于现代战场环境 的雷达信号脉 内调 制
电子对 抗现 已成 为 高技术 战 争 中不可 缺少 的作 战手段 ， 而及 时 、准确 、全面地获取 敌方军 用电子设备 的战略战术情
报 ， 保 证 有 效 实 施 电子 对 抗 的先 决 条 件 和 前 提 『 电 子 对 抗 是 】 】 。
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航天电子对抗2018年第2期雷达信号脉内调制识别新方法董志杰！，王晓峰2,田润澜"(1•中国人民解放军95972部队，甘肃酒泉735018#•空军航空大学航空作战勤务学院，吉林长春130022)摘要：针对低信噪比下雷达脉内调制类型识别问题，提出了一种新的自动识别算法。
首先，改进了相位差分与短时傅里叶变换（S T F T)，分别提高了对相位编码信号和频率调制信号的特征提取能力；然后，采用层次决策方法实现了雷达信号脉内调制类型的识别。
仿真实验结果表明，该算法分类特征明显，在信噪比为3 d B时，总体识别结果接近100%，且算法运算量较小，具有一定的应用价值。
关键词：电子侦察；脉内调制；识别；低信噪比中图分类号：TN911.7 文献标识码：AA new method of radar signal intrapulse modulation recognitionDong Zhijie1,Wang Xiaofeng2,TianRunlan2(1.Unit 95972 of P L A,Jiuquan 735018, Gansu,China ；2.Air C ombat Logistics Academy,Aviation University of Air Force,Changchun 130022, Jilin,China)Abstract：A n e w a u to m a tic m eth o d a lg o r ith m i s p ro p o s e d, w h ic h can b e u se d to re c m o d u la tio n ty p e o f r a d a r s ig n a l. F i r s t l y, th e p h a s e d iffe re n c e m eth o d a n d s h o r t-tim e F o u r ie r tra n s fo rm(S T F T)a r e im p ro v e d. T w o im p ro v e d m e th o d s a r e a p p lie d to e x tr a c t th e fe a tu r e o f p h a s e co d ed s ig n a l a n d f r eq u e n c y m o d u la tio n s ig n a l. A n d th e n, a u to m a tic re c o g n itio n o f ra d a r s ig n a l in tr a p u ls e m o d u la tio n is im p le m e nte d b a s e d o n h ie r a r c h y d ec isio n. T h e s im u la tio n r e s u lt s s h o w t h a t th e p ro p o sed re c o g n itio n m eth o d h as d is t ing u is h e d c la s s ific a tio n f e a t u r e s, to ta l re c o g n itio n r e s u tt is c lo s e to 100%a t S N R=3d B, a n d it h as c e rta in a p p it-c a tio n v a lu e.Key words：e le c tro n ic r e c o n n a is s a n c e；in tr a p u ls e m o d u la tio n；r e c o g n itio n；lo w S N R〇引言随着雷达技术的快速发展，雷达信号采取的调制 方式越来越复杂，单纯提取传统的五大特征参数（即到 达角、载频、到达时间、脉冲宽度及脉冲幅度）进行辐射 源识别已经难以满足现代雷达对抗情报侦察的需要，而脉冲内部特征具有很强的稳定性与可分性。
因此，在对截获雷达信号的分析中，脉冲内部特征识别（简称 脉内识别）显得尤为重要。
识别脉内调制特征可以提 高信号分选的正确率、为雷达干扰提供引导、分析敌方 雷达的技战术性能、雷达部署运用规律等。
关于雷达信号脉内调制类型的识别问题，在相关 文献中已经提出了许多方法，并且随着雷达技术的不收稿日期：2017- 12- 08;2018- 03- 10 修回。
作者简介：董志杰$977 -)，男，工程师，主要研究方向为航空电子、信号与信息处理。
断发展，脉内调制类型识别技术也在不断更新。
文献 (]利用信号在时频域的图像特征进行脉内识别，要求 数 ,进行 ,进行信号的盲识别。
文献[2]提出了基于正弦波抽取的自识 别算法，文献[3]提出了基于核Fisher判别分析的自 动识别算法。
此外，还有基于纯数字特征的识别算法。
其中，文献[4]提出了基于信号Holder系数的自动识 别算法。
总结以往算法存在的问题如下:第一，大多数 算法识别的调制类型偏于简单，如只能识别LFM、B P S K等简单的脉内调制类型，无法识别M P S K等复 杂信号，因此无法满足现实需求。
第二，大部分算法的 抗噪性能较低，当S N R在0d B以下时效果不理想，降 的。
针对上述算法存在的问题，提出了 一种能够识别 复杂调制信号的 识别 。
中对差分法进行了改进，提高了算法的抗噪性；然后针对 S T F T提取实际雷达信号存在特征不明显的问题，对332018, 34(2)航天电子对抗S T F T进行了改进，提高了时频精度与运算速度；最 后，给出了基于层次决策的自动识别方法。
仿真实验 结果表明，提取的特征能够明显区分各型调制信号，在 信噪比较低时具有较高的识别准确率。
1调制特征提取1.1相位差分特征设信号^(W)的无模糊相位为p(?z),则信号瞬时 频率估计值可以表示为：$(w) =(!(w&1) —!(w))/(2!) (1)在噪声环境下，$()可以分解为：$(W) =/(”）+/"(2)式中，/()为信号瞬时频率真实值，为噪声产生的 干扰频率。
/" =A^(2!)，A s为噪声引起的相位差。
对于频率调制信号，其瞬时频率变化较为平滑，因此可以采用多重相位差分降低噪声对瞬时频率提取的 影响。
对于相位编码信号，码元之间存在相位突变，其 瞬时频率估计结果较为复杂，由相位差分得出的相位 编码信号瞬时频率为：/(w) =(2!/c//s&#(w) —d(.n—1) &As)/(2!)=/(&/*&/"(3)式中，/(为归一化载频，/* =(#(n)—#(n—1))/(2!) 为相位突变引起的归一化频率。
不考虑A s的影响，当码元内的相位无突变时，瞬时频率等于载频；而码元内 相位发生突变时，瞬时频率会增加/*分量。
因此，可 以通过/(n)的变化情况得到相位跳变的信息。
当信 噪比较低时，受A s的影响，直接计算相位已经难以准 确提取信号的瞬时频率。
因此，为了提高相位差分算 法的抗噪性，需要进行适当改进，具体步骤如下：步骤！数字上变频。
信号载频越高，相位差分时 A s对/(n)的影响越小。
步骤2:高阶相位差分。
对相位序列*(n)进行M阶相位差分，再对相位差进行统计平均，通过相位差的积累 来减小随机变量"对/(n)的影响，得到新的瞬时频率序 列：M/m(w) =("(p(n&rn) —p(n&m—M))/M)/(2nM) =/,&/* &/-(4)/’》=(" "f)/(2!M)(5)m= 1式中，As,为噪声引人的相位差。
式⑷的实质是用邻 域内平均斜率来近似导数，从而减小了噪声的随机抖 动。
对于没有相位突变的频率调制信号，-*=0。
在 相位跳变点处，有极大值，瞬时频率出现峰值点"在跳变点的两侧，-*逐渐减小为0,瞬时频率约等于 -n。
不考虑噪声影响，跳变峰的形状为三角形，宽度 为2M个采样点。
差分阶数M越高，/m(w)跳变的相 对幅度越小，这是因为-n只作了一次平均，而-p进 行了 2次平均。
为了得到便于处理的归一化跳变相 位，将差分得到的频率移至零频，再乘以差分阶数，得 到归一化的相位差序列：!(n) =(/M(n) —/’…)2!M(6)理想状态下！（n)的取值在[一!:，！]范围内。
由于噪声的影响，部分！n)值会超出该范围。
同时，相 位跳变的周期为2!则跳变一！与！是等价的。
对于 相位差分的阶数的选择，M越大，对噪声的抑制能力 越强，但是M—般不能大于调相信号的码元宽度的一半，大量仿真实验总结可知，阶数M—般设为0.35^1 #0.45^1。
本文改进相位差分算法的二相编码信号 瞬时频率提取效果如图1所示。
信噪比均为0dB，码 元内的采样点数为50,码元跳变随机产生。
图1中还 给 ，特征提取 的，括原始相位差分算法、载频尺度M orlet小波变换以及 基带H aar小波变换。
图1表明，直接相位差分受噪声影响严重，在噪声 环境下无法有效描述信号的调制特征；改进相位差分 实现了信号调制特征的准确描述，且与Morlet小波变 换和H aar小波变换相比，具有更强的抑制噪声能力。
是由 小 的质为 ，没 信号的相位信息，而改进的相位差分法充分利用相位信 息进行平均处理，提高了抗噪性。
1.2瞬时频率特征信号的离散S T F T为：M/2—1*+,+,(，）="!(n+m).(m)e—2l k m’M (7)m--M/2式中，M为窗的长度。
遍历时频分布中每个时刻的最 大值，可以得到信号的时频曲线。
中频信号采样频率/s =500 MHz，信号带宽B =5MHz，信号时宽了 =100$s，则采样点数N=T//s =50000。
如果每次F F T点数N/=256点，信号频率分 辨率A/=/s/N/=1. 95 MHz，则在信号频带内的分析 点数AN=N#//s约为3点。
因此，直接计算S T F T效 率很低，同时得到的有效频率变化范围很小，提取所得 的瞬时频率曲线特征不明显，识别效果很不理想。
L F M信号进行S T F T得到的时频图如图2所示。
L F M信号的频率变化不明显，频率分辨率很低，不利 于提取频率调制特征实现调制类型识别。
—54：—34董志杰，等：雷达信号脉内调制识别新方法2018, 34(2)0 2 4 6时间尔s(a)原始相位差分100 2 4 6时间_(c)Haar小波变换0 2 4 6时间_(b)Morlet小波变换200-200 -----------------110-----------2-----------4-----------6时间_(d)改进相位差分图1各算法的对比图40 80时间/畔图2直接STFT结果/+D。