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现代战场电磁环境日益复杂,无线电引信面临严重的干扰。连续波多普勒引信目前广泛应用于常规弹药武器系统,但理论分析及实测结果表明,这种体制的引信抗扫频式干扰能力较差。为了提高连续波多普勒引信的抗扫频式干扰性能,论文设计了一种基于检波输出信号傅里叶频谱特征提取与支持向量机分类识别的连续波多普勒引信抗扫频式干扰方法,实验结果表明该方法可以获得很高的分类识别正确率,能够有效提高连续波多普勒引信的抗扫频式干扰能力。论文首先对扫频干扰信号作用下及目标回波信号作用下的连续波多普勒引信检波输出信号傅里叶频谱进行分析,明晰了基于傅里叶幅值谱峰值点幅值比值特征提取的理论依据;然后将二分类支持向量机与单分类支持向量机分类识别方法进行对比,明确了单分类支持向量机的应用优势。在对算法进行分析的基础上,论文以FPGA为核心设计了一个信号采集与处理系统对算法进行硬件实现。论文设计的硬件电路系统主要包括引信检波信号调理电路、启动信号调理电路、FPGA最小系统、ADC采集电路、串口通信电路以及电源电路等;FPGA的逻辑功能主要包括串口通信、指令分析、FFT运算、峰值点搜索、比值求取、分类决策函数运算等;此外还基于LabVIEW设计了一个上位机控制平台以方便在训练样本采集阶段对数据进行显示与存储。在微波暗室对某型连续波多普勒引信进行检波输出信号分类识别的实验结果表明,论文设计的硬件电路系统能够可靠采集信号,FPGA能够完成信号的傅里叶频谱特征提取与支持向量机分类识别,并且可以获得很高的分类识别正确率,而增加的引信信号处理时间不足0.66ms,能够满足引信对信号处理时间的要求。