复杂调制信号的测向算法研究

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时间:2019-02-28

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1、万方数据承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:万方数据万方数据南京航空航天大学硕士学位论文摘要本文主要针对电子侦察中无线电测向的若干关键技术,研究了基于相位干涉仪的宽带测向问题以及长基线窄带信号测向算法和长基线

2、宽带信号测向算法。传统的相位干涉仪是针对单频窄带信号实现鉴相的,而本文研究的信号多是具有一定带宽的宽带信号。针对不同的雷达信号,本文给出了三种宽带测向算法,包括适用于LFM信号的解调法测向算法、适用于BPSK、QPSK信号的修正法测向算法以及适用范围较广的子频带分解测向算法,仿真结果表明子频带分解算法对一些调制比较复杂的信号依然适用。本文也研究了基于相位干涉仪的长基线测向算法。与单基线干涉仪相比,虽然一维多基线干涉仪突破了基线长度小于半波长的限制,但是考略到系统容差和系统复杂度的影响,基线设置受限,基线长度不可能拉得很长。结合到达时间估计算法,本文介绍了一种超长基线测向算法,该算法适用于单

3、频窄带信号。仿真实验表明,该算法经过简单改进,在适度信噪比条件下对BPSK信号和QPSK信号也适用。另外,本文还研究了一种适用范围更广的宽带信号超长基线测向算法。该算法把信号间的时延估计转化为频率估计,采用已经非常成熟的频率估计算法实现高精度的时差估计。仿真实验表明该算法对信号的带宽有一定的要求,对于一些调制复杂的信号,在带宽满足要求的情况下也能实现单基线高精度测向。在信号带宽不够宽的情况下,为了进一步提高测向精度,本文也介绍了一种基于时差校正的多基线测向算法。最后,本文还研究了空间信号的俯仰角和方位角的测量方法,并进行了计算机仿真实验。关键词:电子侦察,波达角估计,宽带信号,相位干涉仪,

4、长基线I万方数据复杂调制信号的测向算法研究ABSTRACTInthispaper,severalkeytechnologiesforradiodirectionfindinginelectronicreconnaissancearestudied,whichincludewide-banddirectionfindingalgorithmsbasedonthephaseinterferometeranddirectionofarrival(DOA)estimationforbothbroadbandandnarrow-bandsignalsbasedonlongbaselines.Conv

5、entionalphaseinterferometercanachievephaseonlyforsingle-frequencynarrow-bandsignal,butthesignalsresearchedinthispaperaremostlywideband.Fordifferentradarsignals,threedirectionfindingalgorithmsareproposed,includingthedemodulationmethodforLFMsignals、thecorrectionmethodforBPSK、QPSKsignalsandsub-bandsd

6、ecompositionmethodforgeneralwidebandsignals.Simulationresultsshowthatthesub-bandsdecompositionalgorithmhasawiderscopeandsomeofthemorecomplexmodulationsignalsstillapplyit.Thedirectionfindingalgorithmsbasedonlongbaselinesinterferometerarediscussedinthispaper.Comparedwiththesingle-baselineinterferome

7、ter,themultiple-baselineinterferometerbreaksoutthelimitationthatthebaselinelengthislessthanhalf-wavelength.Butconsideringtheaffectionofsyetemtoleranceandsystemcomplexity,wefindthatthebaselinesetisalsolimited.Comb

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