独立分量分析联合小波变换的多分量信号调制识别研究

对复杂电磁环境下多分量信号进行调制识别,可通过准确估计接收信号的瞬时频率来分析其脉内细微特征。本文联合独立分量分析和小波变换技术,对多分量辐射源信号进行了盲源分离和调制识别的研究。在无先验信息条件下,采用Fast ICA对混叠信号分离,将时频混叠信号分解成一系列独立分量。对分离后的单分量信号分别做小波变换处理,由小波系数的局部模极大值提取其小波脊线。针对不同调制类型雷达信号,用最小二乘法对时频小波脊线进行直线拟合,获取特征参数,通过计算特征值判决出信号的调制类型。通过仿真实验表明,该方法可以分离混叠信号并有效提取信号小波脊和瞬时频率,进而识别出信号的调制类型,并在低信噪比情况下仍有较高的识别概率。