题目：雷达辐射源信号特征提取与识别方法研究

雷达辐射源特征提取与识别理论作为雷达信号处理技术的前沿学科，近几年在各国的支持下获得了快速的发展。如何在密集的电磁环境中进行辐射源信号的分选并且对复杂体制雷达的信号进行特征提取和识别，一直是国内外学者研究的主要方向。时频分析技术的发展，为信号波形参数提取与调制识别研究提供了技术工具。同时，辐射源的个体分类研究作为最新研究方向，越来越多的被国内外学者所重视。

在对密集电磁环境下辐射源信号PDW字生成技术的分析研究基础上，本论文实现了密集环境下的雷达辐射源建模，得到多种体制雷达信号的交叠模型。

针对密集电磁环境下的辐射源信号，本论文运用神经网络模型和马尔科夫理论，对交叠信号进行基于脉间参数的信号分选和脉间参数特征的提取。同时，多域联合识别技术的引入，结合波形熵分析技术，实现了对分离出来的辐射源信号脉内特征的多域识别和调制参数提取，得到雷达辐射源的全面信息。为了更进一步得到辐射源的个体信息，本论文运用基于小波变换和均值滤波的包络提取技术，对信号的时域包络进行提取，并且通过提取包络指纹特征参数，利用神经网络模型，实现了对辐射源个体的的识别和分类。

在上述理论的基础上，本论文开发出一套完整的雷达辐射源特征提取与识别仿真系统，实现了在密集电磁环境下，对不同体制，不同调制类型的雷达辐射源的识别和特征提取，同时完成了雷达辐射源的个体分类。