【数字信号识别】基于STFT雷达信号调制类型识别及参数估计附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

对信号调制类型的识别，一般是在对信号无先验知识（一般要求信号的载频等是已知的）的基础上，对信号进行一些处理，如估计信号载频、信号带宽、码元宽度等，最后识别信号的调制方式。军事中主要应用在电子侦察、电子对抗和军用无线电方面。

调制识别采用的方法主要分为两类：

 基于似然（Likelihood-Based，简称 LB），该方法基于对接收信号的似然判决门

限函数与门限比较以识别信号，理论上 LB 识别方法最优。 特征提取（Feature-Based,简称 FB），该方法主要通过提取接收信号的特征参数，然后根据各信号间的不同特征（如时-频、高阶累积量等）特征，该方法虽不是最优的，但是较 LB 方法来说，较简单，易于实现。

我们现在主要采用第二种方法对信号进行调制类型的识别。基于信号时-频的调制识别，是依照各种不同调制方式的信号具有不同的时-频特征来对信号进行识别的，其中从瞬时频率曲线方面看识别方法比较直观。

要获得瞬时频率曲线，可采用的方法有：

 短时滑窗傅里叶变换（STFT）

 相位展开

短时傅里叶变换（STFT）

短时傅里叶变换是一种常用的时频分析方法，是一种无偏的估计，用以确定时变信号在局部区域的频率和相位。该方法的主要思想是将信号加窗，然后将加窗后的信号进行傅里叶变换，窗函数可以根据 t 的位置变化在整个时间轴上滑动，因此利用窗函数可以得到任意位置附近的时间段频谱变化，从而实现时间局域化。

给定一个时间宽度很短的窗函数，令窗函数滑动，则信号 s(t) 的短时傅里叶变化定义如下：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% tr 延迟时间

% ts 采样时间

% tao 脉冲宽度

% t 时间

%% 输出

% box 矩形波

%%

% t=0:ts:Tr-ts; %单个脉冲时间序列

rect=zeros(1,size(t,2));

for k=1:size(t,2)

if (k>=0)&k<=tao/ts

rect(k)=1;

end

end

🔗 参考文献

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