上册 1
第1章 绪论 1
第2章 复杂信号特征分析与仿真 24
第3章 常用时频分析方法对几种典型复杂信号的截获性能分析 96
第4章 LFM类信号的截获与特征提取 122
第5章 LFMCW类信号截获与特征提取 212
第6章 编码类信号截获与提取特征 280
第7章 复合调制类信号截获与特征提取 349
下册 467
第8章 基于Chirp基分解的时频交叠脉冲信号分离 467
8.1 引言 467
8.1.1 研究背景及意义 467
8.1.2 研究现状及趋势 468
8.1.3 雷达信号分选面临的信号环境 479
8.1.4 重频分选算法 482
8.2 基于FRFT的脉冲雷达信号稀疏特征提取与分选 487
8.2.1 雷达信号类型和Chirp基表示 488
8.2.2 基于Chirp基函数族的稀疏分解 493
8.2.3 仿真实验与分析 498
8.3 基于FRFT域稀疏分解的多分量脉冲雷达信号分离 503
8.3.1 多分量信号的时限Chirp基稀疏分量提取 504
8.3.2 信号分量求解 511
8.3.3 仿真实验与分析 512
8.4 小结 518
参考文献 519
第9章 基于周期WHT的时频交叠连续波信号分离 525
9.1 引言 525
9.2 基于周期WHT的LFMCW循环滤波检测与分离算法 525
9.2.1 交叠LFMCW信号循环滤波算法原理 525
9.2.2 基于周期WHT的LFMCW检测与分离流程 528
9.3 基于单元平均的窄带频域陷波滤波器设计 529
9.4 检测与分离算法用于类似LFMCW信号的可行性分析 531
9.4.1 检测与分离算法用于STLFMCW信号可行性分析 532
9.4.2 检测与分离算法用于类似LFMCW多相编码信号可行性分析 532
9.5 仿真实验与分析 533
9.5.1 交叠LFMCW信号检测与分离 533
9.5.2 交叠类似LFMCW信号检测与分离 535
9.6 小结 537
参考文献 538
第10章 基于周期FRFT的多分量LFM连续波雷达信号分离 540
10.1 引言 540
10.2 多分量LFMCW信号 541
10.2.1 多分量LFMCW信号的定义 541
10.2.2 多分量LFMCW信号的PFRFT 542
10.3 基于周期FRFT的信号分离 543
10.3.1 PFRFT的数值计算 543
10.3.2 单分量LFMCW的窄带滤波 544
10.3.3 多分量LFMCW信号分离 545
10.4 仿真实验与分析 545
10.4.1 实验10.4.1：计算效率分析 545
10.4.2 实验10.4.2：多分量LFMCW信号分离 546
10.4.3 实验10.4.3：弱LFMCW信号分量分离 548
10.4.4 实验10.4.4：分离性能分析 549
10.5 小结 550
参考文献 551
第11章 基于周期FRFT的时频交叠雷达侦察信号分选 553
11.1 引言 553
11.2 时频交叠雷达侦察信号模型 554
11.3 基于时域陷波的脉冲和连续波信号分离 556
11.3.1 时域陷波 556
11.3.2 时域分离对CW信号的影响 557
11.3.3 时频交叠信号分选流程 560
11.3.4 实验11.3.1：脉冲信号和连续波信号分离 560
11.4 基于特征原子分解的交叠脉冲信号分选 562
11.4.1 信号的原子分解 562
11.4.2 交叠脉冲信号分类 563
11.4.3 实验11.4.1：交叠脉冲信号的分类 566
11.4.4 实验11.4.2：具有多个特征原子脉冲信号的分类 567
11.5 缺失数据条件下的多分量连续波信号分选 568
11.5.1 缺失数据下的LFMCW信号检测和分选 569
11.5.2 类似LFMCW信号的检测与分选 570
11.5.3 实验11.5.1：缺失数据条件下LFMCW的检测 572
11.5.4 实验11.5.2：缺失数据条件下类似LFMCW信号的分选 574
11.6 小结 576
第12章 基于独立成分分析的时频交叠信号盲分离 577
12.1 引言 577
12.2 盲信号分离 577
12.2.1 盲分离模型 578
12.2.2 独立成分分析方法 581
12.2.3 基于ICA的盲分离准则 584
12.2.4 鲁棒的白化处理 587
12.3 瞬态混合平稳雷达侦察信号盲分离 589
12.3.1 传统的雷达侦察信号分选原理 589
12.3.2 基于ICA的雷达侦察复信号盲分离 591
12.3.3 基于一阶AR模型的盲分离算法 593
12.4 瞬态混合非平稳雷达侦察信号盲分离 599
12.4.1 基于时频分布的非平稳雷达侦察信号盲分离 599
12.4.2 基于时频分析量源数估计的自适应盲分离算法 602
12.4.3 性能仿真 605
12.5 卷积混合雷达侦察信号时域盲分离 612
12.5.1 基于非平稳特性的时域卷积盲分离 613
12.5.2 基于快速固定点算法的卷积混合信号盲分离 615
12.5.3 改进的快速固定点算法 619
12.5.4 仿真分析 624
12.6 卷积混合雷达侦察信号频域盲分离 627
12.6.1 基于非平稳特性的频域盲分离算法 627
12.6.2 频域盲分离的不确定性 628
12.6.3 侦察信号到达方位角估计 631
12.6.4 仿真分析 632
12.7 小结 636
参考文献 637
第13章 复杂信号参数识别 642
13.1 引言 642
13.2 基于FRFT的LFM类信号自动识别 643
13.2.1 基于FRFT的LFM类信号调制方式的识别 643
13.2.2 基于FRFT的LFM类信号脉内特征提取 648
13.2.3 基于FRFT的LFM类雷达信号侦察系统 649
13.2.4 仿真验证 650
13.3 基于广义循环谱特征的编码信号分类 652
13.3.1 循环谱特征与时频分布的关系 652
13.3.2 广义时频核函数设计 653
13.3.3 广义循环谱特征分析 655
13.3.4 广义循环谱特征提取 657
13.3.5 基于广义循环谱特征的调制样式分类 658
13.4 小结 660
参考文献 660
第14章 复杂信号波形识别 663
14.1 引言 663
14.2 复杂调制雷达信号波形识别原理及方法 664
14.2.1 雷达信号波形识别原理 664
14.2.2 基于时频分布的波形识别 665
14.2.3 基于其他特征的波形识别 666
14.3 复杂调制雷达信号波形特征 666
14.3.1 基于功率谱密度的特征 667
14.3.2 基于瞬时信号属性的特征 667
14.3.3 基于时频域波形特征 667
14.3.4 基于循环谱和高阶统计量的特征 668
14.4 基于多特征组合神经网络的波形识别 670
14.4.1 神经网络 670
14.4.2 多特征组合神经网络设计 672
14.5 基于周期WHT和时频分布特征的类似LFMCW波形识别 673
14.5.1 类似LFMCW信号波形识别原理及流程 673
14.5.2 基于S-method时频分布的类似LFMCW信号特征提取 675
14.5.3 组合神经网络分类器设计 682
14.5.4 仿真实验与分析 683
14.6 小结 685
参考文献 685
第15章 复杂信号辐射源识别 687
15.1 引言 687
15.2 复杂信号识别流程 687
15.3 复杂信号识别功能模型 688
15.4 复杂信号辐射源识别方法 688
15.5 辐射源识别系统结构设计 692
15.5.1 黑板系统 693
15.5.2 黑板处理 694
15.5.3 利用黑板系统需要解决的技术问题 695
15.5.4 复杂信号识别系统结构模型 698
15.5.5 辐射源识别黑板系统 699
15.6 遗传算法 699
15.6.1 遗传算法简介 699
15.6.2 遗传算法的构造 702
15.7 应用推广：复杂信号平台身份识别 703
15.7.1 复杂信号平台身份识别系统结构设计 703
15.7.2 复杂信号平台身份识别黑板系统设计 704
15.8 小结 707
第16章 复杂信号辐射源定位 708
16.1 引言 708
16.2 机载单站无源测向 708
16.2.1 比幅测向 708
16.2.2 短基线时差测向 708
16.2.3 比相式数字干涉仪阵列测向 709
16.3 机载单站无源定位 709
16.3.1 空间定位的原理 710
16.3.2 无源定位方法 710
16.3.3 无源定位的坐标系和坐标转换 713
16.3.4 无源定位误差的分析 715
16.4 机载多站无源定位 716
16.5 小结 716
参考文献 716
第17章 面向复杂信号干扰引导 718
17.1 引言 718
17.2 复杂信号威胁等级评估 718
17.3 干扰资源优化配置 719
17.4 干扰引导辅助决策 721
17.5 小结 721
第18章 回顾、建议与展望 722
18.1 回顾 722
18.1.1 初步形成了复杂信号侦察理论体系 722
18.1.2 对复杂信号进行了分类处理 723
18.1.3 建立了对交叠信号处理的理论体系 723
18.1.4 对分类信号选取了合适的研究方法 724
18.2 问题与建议 725
18.3 研究方向展望 727