带有低通滤波的广义S变换在雷达信号识别中的应用

摘 要 调制后的雷达信号带有一种时变信号特性，针对这一特性，本文将广义S变换应用到雷达信号识别中。本文使用该变换对雷达信号进行了仿真分析，给出了仿真结果。

【关键词】广义S变换 雷达信号识别

1 引言

现代雷达对抗中，需要对雷达信号进行分选和识别。随着雷达信号脉内调制形式的多样化，需要对雷达信号的脉内特征进行分析。雷达信号的脉内特征（幅度、相位、频率、脉宽等）是雷达信号细微特征的重要体现，是对雷达信号进行分选和识别的重要参数。通过提取、分离这些特征信息，对雷达信号进行分选和识别，从而判别出雷达属性。

雷达信号调制后，表现出一种时变信号特性，S变换因其独有特点常被用来提取时变信号特征信息。雷达信号识别时，提取不同的脉内特征参数，需要不同的时间分辨率和频率分辨率。如在提取信号的脉宽时，需要较高的时间分辨率，而在提取信号的频率时，需要较高的频率分辨率。S变换的窗函数固定，不能根据需要来调节。对此，本文对S变换的时窗函数加以改进，将低通滤波函数融入其中，来调节变换中的时间分辨率和频率分辨率，从而满足提取雷达信号不同的脉内特征参数要求。通过算例，文中将广义S变换应用到雷达信号脉内特征分析中，给出了仿真结果。

2 广义S变换

3 仿真分析

本文以LFM信号为例，给出广义S变换分析雷达信号脉内特征的能力。假定雷达接收到的信号h（t）中混叠了两种信号，分别为x1（t）和x2（t）。x1（t）的载频f0为40MHz，带宽B为10MHz，起始时间为1.25us～11.25us。X2（t）的載频f0为35MHz，带宽B为20MHz，起始时间为2.5us～7.5us。

随着λG的减小，广义S变换的频率分辨率在不断提高。当调节参数λL=1，λG=0.2时，能清晰的看出x1（t）和x2（t）的时频分布，识别出x1（t）和x2（t），并能精确的给出它们的带宽、载频信息。但是，从图1中我们也可以看出，随着广义S变换的频率分辨率不断提升，时间分辨率在不断降低，增加了提取信号时宽的难度。

从图2中我们可以看出，随着λL的不断降低，广义S变换的频率分辨率在不断降低，时间分辨率在不断提升。在牺牲信号频率分辨率的前提条件下，通过广义S变换能精确的提取出x1（t）和x2（t）的时宽信息。综合利用广义S变换提取出信号频宽和时宽后，很容易可以得到信号的调频斜率信息。

4 结论

本文在S变换的基础上，提出了一种广义S变换。该变换可以根据信号分析的需要，来改变变换的时间分辨率和频率分辨率，提升了该变换在雷达信号分析中的适用性。综合应用广义S变换，可以精确的提取出雷达信号脉内特征，从而实现雷达信号的分选和识别。

参考文献

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作者简介

张先武（1983-），男，安徽省庐江县人。博士学位。现为中国电子科技集团公司第三十八研究所工程师。研究方向为雷达系统设计。

作者单位

中国电子科技集团公司第三十八研究所 安徽省合肥市 230088