典型体制雷达引信信号的调制制式识别

朱 航,张淑宁,赵惠昌

(1. 南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094;2.解放军73015部队，浙江 湖州 313000)



典型体制雷达引信信号的调制制式识别

朱 航1,2,张淑宁1,赵惠昌1

(1. 南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094;2.解放军73015部队，浙江 湖州 313000)

针对现有方法只能识别某一类特定信号的不足，为了有效识别出几类典型体制雷达引信信号，提出了基于调制周期估计及时频脊线提取的信号调制制式识别方法。该方法对信号自相关函数进行分析以估计调制周期，而后估计包络波形以完成对占空比的估计来区分脉冲串信号类型；对于连续波信号通过周期积累和时频脊线提取，利用几项特征参数识别调制制式。仿真分析表明，该方法具有较高的识别准确率。

雷达引信信号；调制周期；包络波形；时频脊线；周期积累

0 引言

现代战争中，为准确对敌雷达引信实施干扰，需要准确获取引信信号的相应参数，这样才能做到有的放矢，在电子对抗中占据主动。然而在复杂战场环境中对雷达引信信号进行探测时，极有可能接收到各种不同调制体制的雷达引信信号，这就需要采取相应的方法识别出调制体制，方便利用各种对应方法提取相应体制雷达引信信号的参数。

针对雷达引信信号的识别问题，文献[1]用短时傅里叶变换(STFT)提取信号的瞬时频率曲线进行谱分析以识别连续波调频信号；文献[2]提出的周期Wigner-Hough变换与文献[3]中的周期分数阶傅里叶变换都充分利用了调频连续波信号的周期性，可以在低信噪比下进行处理，识别信号调制体制；对于调相连续波雷达信号的识别问题，文献[4]利用构造参考信号进行假设检验来进行多相码的识别。上述方法对本文提供了较好参考，然而这些已有方法均只针对某一类特定体制雷达引信信号有效，且都无法对脉冲串信号进行有效识别。针对此问题，为了实现几类典型体制雷达引信信号的识别，包括伪码复合脉冲串信号[5]、脉位调制脉冲串信号[5]、伪码调相连续波(PRBC-CW)信号[6]、线性调频(LFM)信号[2-3]、正弦调频(SFM)信号[7]、伪码复合正弦调频(PRBC-SFM)信号[8]及伪码复合线性调频(PRBC-LFM)信号[9]，提出了基于调制周期估计及时频脊线提取[10]的调制制式识别方法。

1 调制周期估计

雷达引信信号的调制信号一般都具有周期性，可表示为如下形式：

(1)

(2)

对于一段足够长度2Ta的信号，可以通过下式求解其自相关函数模值：

(3)

2 识别方法

为方便处理，在处理中都采用离散信号，对式(1)当采样周期为Ts时，其表达式为：

(4)

2.1 判断是否为脉冲串信号及脉冲串体制

对于一个调制周期内的信号，通过下式计算其包络波形：

(5)

当信号无噪时，很明显可以清楚地判断信号是否为脉冲串，然而当噪声存在时，其包络会受噪声影响，此时可以设定一个门限值，排除掉大部分受噪声影响的点，由于本文信号幅度均为1，因此我们设定门限为0.5，具体过程为：

(6)

(7)

2.2 判断连续波信号体制

1)FM和PRBC-FM的识别——瞬时频率的曲线光滑度Sf

1≤n≤N-1

(8)

对其求和得到光滑度Sf为：

(9)

对于FM信号，可以利用分数阶傅里叶变换来进行进一步的判断；对于PRBC-FM信号，可以利用瞬时频率斜线拟合均方差来判断是伪码复合线性调频信号还是伪码复合正弦调频信号。

2)FM信号的分类识别——分数阶傅里叶变换[11]

由于伪码调相连续波信号一个调制周期内相位不发生变化，是连续波信号，所以经过瞬时频率曲线光滑度Sf的判别后，一个调制周期内的LFM信号、SFM信号和CW-PRBC信号均被判为FM信号。

3)PRBC-LFM和PRBC-SFM信号的识别——瞬时频率斜线拟合均方差σf

(10)

(11)

对应的拟合均方差为：

(12)

根据上文所述，本文所提方法的调制体制识别算法总体流程如图1所示。

图1 调制体制识别流程图Fig.1 The flow chart of the proposed method

3 仿真分析

当信噪比从-5 dB到15 dB变化时，对本文所研究的7种调制体制信号，每种信号进行300次识别仿真，每次仿真时改变信号的调制参数，调制周期小于20 μs，统计正确率，其结果如图2所示。从图中可以发现，当信号信噪比大于5 dB时，对各信号的识别正确率均能达到92%以上，当信噪比较小时，可以通过周期积累提高信噪比之后，再进行信号调制制式的识别，考虑到雷达引信信号的周期性，其周期积累可通过下式完成：

(13)

(14)

(15)

经过L段调制周期的周期积累，可以使信噪比提高近L倍，这将大大提高调制制式识别的准确率。为获得较好的识别正确率，可以考虑在信噪比小于5 dB时进行周期积累。

图2 识别准确率随信噪比变化曲线Fig.2 The changing curves of identification accuracy in different SNRs

4 结论

本文提出了基于调制周期估计及时频脊线提取的调制制式识别算法。该方法对信号自相关函数进行分析以估计调制周期，而后估计包络波形以完成对占空比的估计来区分脉冲串信号类型；对于连续波信号通过周期积累和时频脊线提取，利用几项特征参数识别调制制式。仿真分析表明，本文方法针对几类典型体制的雷达引信信号具有较高的识别准确率。

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Typical Radar Fuze Signals Modulation Standard Identification

ZHU Hang1,2, ZHANG Shuning1, ZHAO Huichang1

(1. School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China; 2. Unit 73015 of PLA, Huzhou 313000, China)

In order to recognize the several kinds of frequency or phase modulated radar fuze signals with typical modulation systems, a method of modulation identification was proposed. The modulation period could be estimated through auto-correction function analysis firstly, after that the duty radio could be estimated through signal envelop to distinguish whether the signal was pulse train signal or continuous-wave signal. For continuous-wave signal, the time-frequency ridge should be extracted, then the modulation type could be identified through signal characteristics. The simulation results supposed that the proposed method was effective.

radar fuze signal; modulation period; signal envelop; time-frequency ridge; multi-cycle integration

2016-02-24

国家自然科学基金项目资助(61301216)；国防预研究基金项目资助(9140A0502021DQ0201)

朱航(1987—)，男，江西景德镇人，博士研究生，研究方向：信号处理及电子对抗。E-mail:taochuhang@163.com。

TN971.1

A

1008-1194(2016)05-0006-04