時頻域綜合分析的雷達信號識別方法*

康乃馨，何明浩，韓俊，王冰切

(空軍預(yù)警學(xué)院，湖北 武漢 430019)

?軍事電子信息系統(tǒng)

時頻域綜合分析的雷達信號識別方法*

康乃馨，何明浩，韓俊，王冰切

(空軍預(yù)警學(xué)院，湖北 武漢 430019)

針對現(xiàn)有雷達信號分選與識別方法對噪聲敏感、適用信號類型有限等問題，提出一種綜合應(yīng)用STFT變換、Hough變換與相位檢測的新方法，實現(xiàn)了低信噪比下未知復(fù)雜雷達信號的高準(zhǔn)確率識別與信號頻率及頻率調(diào)制率的估計。對接收到的信號首先通過短時傅里葉變換(STFT)提取時頻信息，并利用霍夫(Hough)變換進行信號的粗分類，再通過相位檢測實現(xiàn)信號細分類。仿真實驗驗證了該方法在低信噪比下依然保證了較高的識別準(zhǔn)確率與參數(shù)估計準(zhǔn)確率。

雷達信號；分選識別；參數(shù)估計；短時傅里葉變換；霍夫變換；相位檢測

0 引言

隨著各類新型復(fù)雜體制的雷達大量應(yīng)用于外軍預(yù)警探測系統(tǒng)，戰(zhàn)場電磁環(huán)境日趨復(fù)雜多變。高效準(zhǔn)確地偵獲和分析外軍雷達信號、解決分選識別中存在的問題迫在眉睫。相對常規(guī)參數(shù)而言，脈內(nèi)特征參數(shù)具有相對穩(wěn)定、可分性強等優(yōu)點[1]，在到達時間、到達角、載頻、脈寬、脈幅等常規(guī)參數(shù)的基礎(chǔ)上補充脈內(nèi)特征參數(shù)，可有效提高最終的分選識別準(zhǔn)確率[2]。因此，對雷達信號脈內(nèi)特征調(diào)制樣式與參數(shù)的分析對于打贏現(xiàn)代電子戰(zhàn)有著重大意義。

國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對脈內(nèi)特征提取做了大量工作。其中，文獻[3-4]分別從頻域提取信號復(fù)雜度特征中的盒維數(shù)和稀疏性作為聯(lián)合分選識別特征，從變換域提取雙譜二維特征相像系數(shù)，實現(xiàn)了一定信噪比下的雷達信號分選識別。劉凱等人[5]在此基礎(chǔ)上進行改進，實現(xiàn)了更低信噪比下的雷達信號分選識別。這些提取的特征參數(shù)雖可較好地區(qū)分各類雷達信號，但并不能直觀給出信號的調(diào)制樣式和參數(shù)，依然需要借助后續(xù)算法進行調(diào)制類型判別與參數(shù)估計，降低了信號分選識別的效率，亦在一定程度上浪費了戰(zhàn)場寶貴的時間及資源。因此，亟需尋求一種更為高效直接的脈內(nèi)特征提取算法，在實現(xiàn)雷達信號分選的同時，能夠準(zhǔn)確給出雷達信號的調(diào)制樣式和參數(shù)。

本文從時頻域著手，先利用STFT求取各類雷達信號的時頻結(jié)果，并利用Hough變換進行信號粗分類，再通過相位檢測法對各類信號細分類，以實現(xiàn)常用雷達信號的分類識別。仿真實驗結(jié)果證明，本文方法提取的信號特征在低信噪比下依然穩(wěn)定，且可直接識別各類雷達信號具體調(diào)制樣式與參數(shù)。

1 雷達信號模型

對于常用雷達信號模型可表示為

rect(t-(k-1)tF)+w(t)，

(1)

其數(shù)字化形式為

rect(n-(k-1)tF/Ts)+w(n)，

(2)

式中：A為脈內(nèi)信號的幅度包絡(luò)；L為正整數(shù)；fk為雷達信號頻率編碼；每個頻率編碼碼元寬度為tF，Ts為采樣間隔，這樣信號總樣本數(shù)N=LtF/Ts；φ(n)為相位編碼，不同的調(diào)制樣式對應(yīng)不同的相位特征；w(n)為高斯白噪聲。

(1) 當(dāng)x(n)為單載頻信號(CN信號)時，

L=1，φ(n)=φ0，

式中：φ0為某一常數(shù)相位值。

(2) 當(dāng)x(n)為線性調(diào)頻信號(LFM信號)時，

L=1，φ(n)=πk(nTs)2+φ0，

式中：k為調(diào)制斜率。

(3) 當(dāng)x(n)為相位編碼信號(BPSK，QPSK信號)時，

L=1，φ(n)=πCd(n)+φ0，

式中：Cd(n)為相位編碼函數(shù)，其碼元寬度小于脈沖寬度T。

若Cd(n)∈{0,1}，則為BPSK信號；

(4) 當(dāng)x(n)為線性調(diào)頻-相位編碼復(fù)合調(diào)制信號(LFM-BPSK信號)時，

L=1，φ(n)=πk(nTs)2+πCd(n)+φ0，

Cd(n)如前所述，Cd(n)∈{0,1}。

(5) 當(dāng)x(n)為頻率編碼信號(FSK信號)時，

L>1，φ(n)=φ0.

(6) 當(dāng)x(n)為頻率編碼-相位編碼信號(FSK-BPSK信號)時，

L>1，φ(n)=πCd(n)+φ0,

Cd(n)如前所述，Cd(n)∈{0,1}。

(7) 當(dāng)x(n)為非線性調(diào)頻信號(NLFM信號)時，

L=1，φ(n)=m(n)+φ0，

式中：m(n)為相位調(diào)制函數(shù)。

2 雷達信號調(diào)制類型識別及參數(shù)提取

2.1時頻域分析

信號脈內(nèi)特征提取可從時域[6]、頻域[7]、時頻域[8]等其他變換域[9]進行，然而時域和頻域法難以充分、準(zhǔn)確地提取時變信號脈內(nèi)特征，相較于變換域，時頻域具有更為直觀的物理意義。STFT作為時頻分析的基礎(chǔ)方法，是應(yīng)用最廣泛、發(fā)展最成熟的時頻分析方法，在時頻域利用STFT變換既可有效避免WVD變換等帶來的交叉項問題，又不像小波變換具有過大的計算量，且適用于時變信號，故廣泛應(yīng)用于脈內(nèi)特征提取[10]。它的基本思想是：在每個特定時刻對信號x(t)加上時間窗，并假定信號在窗函數(shù)h(t)內(nèi)的時間間隔內(nèi)是平穩(wěn)的，然后計算此范圍內(nèi)的FT，讓窗函數(shù)沿著時間軸不斷移動，以便對信號逐段進行頻譜分析[11]。

連續(xù)信號x(t)的STFT定義為

(3)

式中：h(t)是以t=0,r=0為中心的短時分析窗；“*”代表復(fù)數(shù)共軛。

通過譜圖可描述信號的時間-頻率能量分布，定義為

SPEC(t,f)=|STFT(t,f)|2.

(4)

利用STFT變換可以展現(xiàn)不同調(diào)制類型雷達信號的時頻關(guān)系圖。圖1展示了包括CN，LFM，F(xiàn)SK，BPSK，QPSK，LFM-BPSK，F(xiàn)SK-BPSK，NLFM在內(nèi)的8種常用雷達信號時頻關(guān)系(信噪比0 dB)。

圖1 8種雷達信號STFT結(jié)果Fig.1 Radar signal STFT results of eight categories

從圖1中可明顯觀察出，8種信號的時頻關(guān)系類似直線或曲線關(guān)系。其中，僅NLFM為曲線，其余均為直線，F(xiàn)SK與FSK-BPSK信號包含2個頻率值，有2段直線，LFM與LFM-BPSK為斜率不為0的直線，其余3類信號均為斜率為0的直線。圖1中時頻關(guān)系所表現(xiàn)出來的特點與信號的調(diào)制規(guī)律是高度吻合的，故考慮從時頻圖像提取斜率的角度對不同調(diào)制類型的雷達信號進行粗分類。

2.2Hough變換

Hough變換作為提取直線的經(jīng)典算法，其可靠性高，對噪聲、變形、部分區(qū)域殘缺、邊緣不連續(xù)等有較好的適應(yīng)性[12-13]。Hough變換實質(zhì)是對圖像進行坐標(biāo)變換，將圖像空間的線條變?yōu)閰?shù)空間的聚集點，從而將原始圖像中檢測給定直線的問題，變成尋找參數(shù)空間中的峰值問題。具體為：原始圖像坐標(biāo)系的一個點對應(yīng)了參數(shù)坐標(biāo)系中的一條直線，而參數(shù)坐標(biāo)系的一條直線對應(yīng)了原始坐標(biāo)系下的一個點，這樣，由于原始坐標(biāo)系下呈現(xiàn)直線的所有點的斜率和截距是相同的，故而在參數(shù)坐標(biāo)系下對應(yīng)為同一個點。因此，將原始坐標(biāo)系下的各個點投影到參數(shù)坐標(biāo)系后，參數(shù)坐標(biāo)系下聚焦的點即對應(yīng)著原始坐標(biāo)系下的直線。

8種常見雷達信號時頻圖像經(jīng)Hough變換后結(jié)果如圖2所示(信噪比0 dB)。FSK與FSK-BPSK信號由于具有2個頻點可看到檢測結(jié)果有2個峰值，明顯區(qū)分于其他幾類信號；由于Hough變換是提取直線的算法，因而當(dāng)NLFM信號時頻結(jié)果為曲線時，Hough變換檢測結(jié)果非峰值點而有明顯展寬現(xiàn)象。通過Hough變換，實現(xiàn)了將上述8種雷達信號分為4類：①FSK與FSK-BPSK信號時頻圖像的Hough變換結(jié)果可檢測到2個峰值，提取的斜線斜率m為0；②NLFM信號時頻圖像的Hough變換結(jié)果明顯展寬；③CW，BPSK，QPSK信號時頻圖像的Hough變換圖像峰值唯一，斜率m為0；④LFM與LFM-BPSK信號時頻圖像的Hough變換圖像峰值唯一，且斜率m非0。

圖2 8種信號STFT后的Hough變換結(jié)果Fig.2 Radar signal Hough transform results after STFT of eight categories

從圖2中亦可觀察到，標(biāo)注點代表了信號的頻率及提取的斜線斜率m。對④類信號，斜率m反映了信號的頻率調(diào)制斜率k，二者間轉(zhuǎn)化公式如式(5)，標(biāo)注頻率為LFM或LFM-BPSK信號的起始頻率；對①，③類信號，斜率m均為0，標(biāo)注頻率為其包含的頻率值；對②類信號，標(biāo)注頻率為其初始頻率值，而斜率m所反映的頻率調(diào)制斜率k是不斷變化的，與NLFM信號的頻率調(diào)制規(guī)律非線性變化相符合。因此，此步驟得到了信號頻率與頻率調(diào)制率結(jié)果，實現(xiàn)了部分信號參數(shù)的估計。這里要說明的是，對包含相位調(diào)制的信號如BPSK，QPSK，LFM-BPSK與FSK-BPSK信號，由于相位變化導(dǎo)致Hough變換結(jié)果有不同程度展寬，LFM-BPSK與FSK-BPSK信號體現(xiàn)的尤為明顯，這與2.1節(jié)信號經(jīng)STFT變換的結(jié)果相吻合。

(5)

2.3相位濾波

完成STFT與Hough變換后，就是對已檢測的4組信號進一步判斷信號的調(diào)制類型。通過上文觀察到，除NLFM外剩余3組信號中的不同信號僅存在相位上的差別，故考慮通過相位檢測作進一步的判斷。由于相位編碼信號的抗噪聲能力較差，噪聲的存在可能導(dǎo)致相鄰樣本點相位順序的混亂，導(dǎo)致無法恢復(fù)出真實相位φT(n)，故利用文獻[14]提出的分段濾波方法，有助于較低信噪比條件下的相位展開，該分段濾波方法如下：

(1) 將接收到的實信號轉(zhuǎn)化為復(fù)信號之后，對其按128點分段，最后一段不足128點的補入前一段。

(2) 對每一段信號分別作FFT運算，為作濾波處理的同時保留信號細微頻譜特征，在每一段信號的頻譜上僅保留最大譜線及其左右各5根譜線，共計11根譜線，并把其余的譜線均置0。

(3) 對經(jīng)過頻域濾波處理的各段信號作IFFT運算，并順序拼接，恢復(fù)成一個新的信號。

分別對BPSK，QPSK，LFM-BPSK，F(xiàn)SK-BPSK 信號在信噪比為0 dB時作上述相位濾波處理，并與未濾波時的頻譜特征相比較，如圖3所示。

從圖3可以看出，經(jīng)相位濾波后，在低信噪比下信號頻譜特性較濾波前得以更好的展現(xiàn)，為下步相位檢測奠定良好基礎(chǔ)。

2.4相位檢測

在2.3節(jié)相位濾波的基礎(chǔ)上，進行相位檢測。

設(shè)接收到的實信號x(t)如式(1)所示，則通過希爾伯特變換得到解析信號

(6)

z(t)=u(t)+jv(t)=|z(t)|·exp[jφ(t)]，

(7)

解析信號z(t)的瞬時頻率f(t)定義為

(8)

設(shè)φ(t)的數(shù)字化形式為φ(n)，某一時刻由上式得到的相位φ(n)是折疊相位，它是由真實相位φT(n)對2π取模得到的，即

φ(n)=φT(n)-(pn-1)2π，

(9)

式中：pn為n所在的周期。

可以利用文獻[15-16]提出的基于相對無模糊相位重構(gòu)的自動脈內(nèi)調(diào)制特性分析法，進行相位解模糊，并恢復(fù)出真實相位。CW，BPSK，QPSK，LFM，LFM-BPSK，F(xiàn)SK，F(xiàn)SK-BPSK信號的瞬時頻率如圖4所示。

圖3 信號相位濾波前后頻譜比較Fig.3 Spectrum comparison of signals before and after phase filtering

圖4 信號濾波后瞬時頻率Fig.4 Instantaneous frequency of signals after filtering

從圖4可以看出，CW信號瞬時頻率僅一個值，BPSK信號瞬時頻率包含等幅度峰值，QPSK信號瞬時頻率包含成比例幅度峰值，故可以完成③類信號的精細識別。而對①，④類信號，觀察到LFM-BPSK與FSK-BPSK信號瞬時頻率在原基礎(chǔ)上均存在相位跳變，而LFM與FSK信號瞬時頻率無相位跳變，故相位跳變亦可作為此2類信號的精細識別依據(jù)。對相位跳變的判斷需要選擇合適的峰值進行判定，此過程這里不作詳述。

2.5方法流程

綜上所述，對不同調(diào)制類型與參數(shù)的雷達信號識別過程如下：

Step 1：對接收到的雷達信號做STFT變換，求得時頻圖像，并利用Hough變換檢測峰值個數(shù)，當(dāng)峰值個數(shù)>1時，識別為①類FSK或FSK-BPSK信號，等待下步檢測。

Step 2：對峰值個數(shù)均為1的信號進行峰值展寬檢測，當(dāng)峰值展寬明顯時，識別為②類NLFM信號。

Step 3：對除①，②類外剩余信號進行峰值斜率檢測，斜率為0記為③類信號，包含CW，BPSK，QPSK信號；斜率非0記為④類信號，包含LFM及LFM-BPSK信號。

Step 4：對①，③，④類信號分別進行相位濾波與相位檢測，并求取相位差分。

Step 5：對①類信號，若相位差分無跳變，識別為FSK信號，否則為FSK-BPSK信號；對③類信號，若相位差分無跳變，則為CW信號，相位差分跳變包含等幅度峰值，識別為BPSK信號，相位差分跳變包含成比例幅度峰值，識別為QPSK信號；對④類信號，若相位差分無跳變，則為LFM信號，否則識別為LFM-BPSK信號。

整個算法流程圖如5所示。

3 仿真校驗

對第1節(jié)所述常用雷達信號進行仿真，共計仿真8種常用雷達信號，分別為CN，LFM，F(xiàn)SK，BPSK，QPSK，LFM-BPSK，F(xiàn)SK-BPSK和NLFM信號。FSK信號選用兩頻點調(diào)制，分別為20 MHz和40 MHz，F(xiàn)SK-BPSK信號的2個頻點分別為25 MHz和35 MHz，其余信號的載頻均為30 MHz，脈寬均為10μs，采樣頻率為120 MHz。LFM信號的帶寬為2 MHz；FSK信號編碼規(guī)律為[100110]；BPSK信號的相位編碼規(guī)律為[11100010010]；QPSK信號的相位編碼規(guī)律為[0121323300233210123]；LFM-BPSK信號的帶寬為5 MHz，相位編碼規(guī)律為[11100010010]；FSK-BPSK 信號的頻率與相位編碼規(guī)律均為[11100010010]；NLFM信號為3次方調(diào)頻信號。每類信號分別產(chǎn)生100個，做不同信噪比條件下的實驗。

圖5 算法流程圖Fig.5 Flow diagram of algorithm

按照2.5節(jié)識別流程對上述8種信號進行分選識別，總共分為2步：第1步，利用STFT變換及Hough變換作8種信號的粗分類，將8種信號歸為4類，并確定出NLFM信號；第2步，對剩余3類信號進行相位檢測。過程結(jié)果如2.1～2.4節(jié)配圖所示，這里不再贅述。

不同信噪比下，①，③，④3類信號的頻率(或起始頻率)與頻率調(diào)制斜率估計準(zhǔn)確率如表1所示(②類NLFM信號頻率調(diào)制率不斷變化不予給出結(jié)果)。

從表1可以看出，3類信號的參數(shù)估計準(zhǔn)確率在低信噪比下都很高，雖然①類信號受FSK-BPSK信號的相位展寬影響降低了參數(shù)估計準(zhǔn)確率，但仍能滿足要求。此結(jié)果體現(xiàn)了Hough變換抗噪性能的優(yōu)越性。

不同信噪比下，8種常用雷達信號的識別準(zhǔn)確率如表2所示。從結(jié)果表格中可以看出，當(dāng)信噪比為20 dB與15 dB時，8種常用雷達信號的識別準(zhǔn)確率均為100%；隨著信噪比的降低，由于相位調(diào)制信號的抗噪能力較差，使得識別準(zhǔn)確率略有下降，但在5 dB時仍能達到較為滿意的識別準(zhǔn)確率。

表1 4類信號參數(shù)估計準(zhǔn)確率Table 1 Signal parameter estimation accuracy of four groups (%)

表2 8種雷達信號識別準(zhǔn)確率Table 2 Radar signal recognition accuracy of eight categories (%)

4 結(jié)束語

針對當(dāng)前雷達信號分選識別中存在的一些問題，本文對常用雷達信號利用STFT，Hough變換與相位檢測的綜合分析進行調(diào)制樣式的識別并實現(xiàn)了部分參數(shù)的估計，克服了當(dāng)前相關(guān)算法的缺點，保證了信號識別準(zhǔn)確率。通過對8種常用雷達信號的仿真試驗，證明在較低信噪比條件下該方法依然有效可行，具有一定的工程應(yīng)用參考價值。

[1] 劉慶云，王根弟，朱偉強.雷達輻射源信號特征參量分析[J].航天電子對抗,24(4):21-24.

LIU Qing-yun，WANG Gen-di，ZHU Wei-qiang.Analysis of Characteristic Parameters of Radar Pulses[J].Aerospace Electronic Warfare，24(4):21-24.

[2] HAN Jun，HE Ming-hao,TANG Zhi-kai.Estimating in-Pulse Characteristics of Radar Signal Based on Multi-index[J].Chinese Journal of Electronics，2011,20(1):187-191.

[3] 韓俊，何明浩，朱元清，等.基于雙譜二維特征相像系數(shù)的雷達信號分選[J]．電波科學(xué)學(xué)報,2009,24(5)：848-853.

HAN Jun，HE Ming-hao，ZHU Yuan-qing，et al.Sorting Radar Signal Based on the Resemblance Coefficient of Bispectrum Two Dimensions Characteristic[J].Chinese Journal of Radio Science，2009,24(5)：848-853.

[4] 韓俊，何明浩，朱振波，等.基于復(fù)雜度特征的未知雷達輻射源信號分選[J]．電子與信息學(xué)報，2009，31(11)：2552-2556.

HAN Jun，HE Ming-hao，ZHU Zhen-bo，et al.Sorting Unknown Radar Emitter Signal Based on the Complexity Characteristics[J].Journal of Electronics & Information Technology，2009，31(11)：2552-2556.

[5] 劉凱，韓嘉賓，黃青華.基于改進相像系數(shù)和奇異譜熵的雷達信號分選[J].現(xiàn)代雷達，2015，37(9)：80-85.

LIU Kai，HAN Jia-bin，HUANG Qing-hua.Sorting Radar Signal Based on the Improved Resemblance Coefficient and Singular Spectrum Entropy[J].Modern Radar，2015，37(9)：80-85.

[6] 郭昆，元書俊，朱守中．一種基于瞬時自相關(guān)的雷達信號脈內(nèi)特征提取改進算法[J].儀器儀表學(xué)報，2008，29(8)：554-556.

GUO Kun，YUAN Shu-jun，ZHU Shou-zhong.The Improving Algorithm of Characteristic Extrating of Radar Signal Based on Instant Autocorrelation[J].Chinese Journal of Scientific Instrument，2008，29(8)：554-556.

[7] 馬一科，張什永.一種脈內(nèi)特征分析算法[J].電子技術(shù)，2016，45(3)：48-50.

MA Yi-ke，ZHANG Shi-yong.An Algorithm of Intra-pulse Characteristics Analysis[J].Electronics Design & Application，2016，45(3)：48-50.

[8] 張彥龍，張登福，王世強.雷達脈內(nèi)調(diào)制信號時頻分布特征提取方法[J]．計算機技術(shù)與應(yīng)用，2012，38(8)：136-139.

ZHANG Yan-long，ZHANG Deng-fu，WANG Shi-qiang.A Method About Feature Extraction of Radar Pulse Modulation Based on Time-Frequency Analysis[J].Computer Technology and Its Applications，2012，38(8)：136-139.

[9] ZHANG Ge-xiang，JIN Wei-dong，HU Lai-zhao.Resemblance Coefficient Based Intrapulse Feature Extraction Approach for Radar Emittersignals[J].Chinese Journal of Electronics，2005，14(2)：337-341.

[10] 于立濤，馬洪光，艾名舜，等.基于STFT的雷達脈內(nèi)調(diào)制信號類型識別[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)報，2006，26(2)：1198-1202.

YU Li-tao，MA Hong-guang，AI Ming-shun，et al.A STFT Based Method for Recogniting Modulation Mode of Radar Signal[J].Journal of Projectiles，Rockets，Missiles and Guidance，2006，26(2)：1198-1202.

[11] 劉波，文忠，曾涯.Matlab信號處理[M].北京：電子工業(yè)出版社，2006.

LIU Bo，WEN Zhong，ZENG Ya.Matlab Signal Processing[M].Beijing：Publishing House of Electronics Industry，2006.

[12] ZHAO Yao，PAN Hai-bin，DU Chang-ping，et al.Principal Direction-Based Hough Transform for Linedetection[J].Optical Review，2015，22(2)：224-231.

[13] 張振杰，郝向陽，劉松林，等.基于Hough一維變換的直線檢測算法[J].光學(xué)學(xué)報，2016，36(4)：1198-1202.

ZHANG Zhen-jie，HAO Xiang-yang，LIU Song-lin，et al.Line Detection Based on Hough One-Dimensional Transform[J].Acta Optica Sinca，2016，36(4)：1198-1202.

[14] 王昀.相位調(diào)制信號識別與參數(shù)估計研究[D].南京：南京航空航天大學(xué)，2014.

WANG Yun.Research on Identification and Parameter Estimation of Phase Modulation Signals[D].Nanjing：Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，2014.

[15] 黃知濤，周一宇，姜文利.基于相對無模糊相位重構(gòu)的自動脈內(nèi)調(diào)制特性分析[J].通信學(xué)報，2003，24(4)：153-160.

HUANG Zhi-tao，ZHOU Yi-yu，JIANG Wen-li.The Automatic Analysis of Intrapulse Modulation Characteristics Based on the Relatively Non-Ambiguity Phase Restoral[J].Journal of China Institute of Communications，2003，24(4)：153-160.

[16] 黃知濤，周一宇.一種有效的BPSK/QPSK信號調(diào)制識別方法[J].電子信息對抗技術(shù)，2005，20(2)：10-13.

HUANG Zhi-tao，ZHOU Yi-yu.An Effective Approach to the Recognition of BPSK/QPSK Signals[J].Electronic Information Warfare Technology，2005，20(2)：10-13.

RadarSignalRecognitionMethodviaSyntheticAnalysisinTime-FrequencyDomain

KANG Nai-xin，HE Ming-hao，HAN Jun，WANG Bing-qie

(Air Force Early Warning Academy，Hubei Wuhan 430019，China)

Current methods of radar signal sorting and recognition are somehow effective besides their sensitivity to noise and limitation to different signal types. Aiming at these problems，a novel method is proposed by using synthesis of STFT, Hough transform and phase detection, which can get the high accuracy recognition results of unknown complex radar signal in low SNR environment as well as the parameter estimation of frequency and slope. Firstly, the information of

signals in time-frequency domain is obtained by STFT，and the coarse classification is made via Hough transform. Then, the fine classification is made by phase detection. Simulation experiment has proved the high accuracy of recognition and parameter estimation even in low SNR environment.

radar signal; sorting and recognition; parameter estimation; short-time Fourier transform(STFT); Hough transform; phase detection

2016-07-31；

2016-12-13

康乃馨(1993-)，女，河北邯鄲人。碩士生，主要研究方向為電子對抗信息處理。

通信地址：430019 湖北省武漢市江岸區(qū)黃浦大街288號E-mail：490779051@qq.com

10.3969/j.issn.1009-086x.2017.05.026

TN957.51；TP301.6;TP391.9

A

1009-086X(2017)-05-0162-08