首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和...首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和瞬时频率对LFM-BPSK复合调制信号、BPSK信号和LFM信号进行了识别,并讨论和分析了纽曼-皮尔逊(N-P)准则下识别门限的选取。接着对LFM-BPSK复合调制信号进行参数估计;最后用Matlab对LFM-BPSK复合调制信号的识别进行了仿真验证,并对识别后的信号进行了参数估计的仿真。结果表明,本文方法在较低信噪比下仍能实现较好的识别性能和参数估计精度。展开更多
文摘首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和瞬时频率对LFM-BPSK复合调制信号、BPSK信号和LFM信号进行了识别,并讨论和分析了纽曼-皮尔逊(N-P)准则下识别门限的选取。接着对LFM-BPSK复合调制信号进行参数估计;最后用Matlab对LFM-BPSK复合调制信号的识别进行了仿真验证,并对识别后的信号进行了参数估计的仿真。结果表明,本文方法在较低信噪比下仍能实现较好的识别性能和参数估计精度。
