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随着现代雷达系统采用更加复杂多变的低截获（LPI）雷达信号，特别是抗干扰能力较强的复合调制信号，如何及时分析和处理这些非合作信号成为雷达侦察方面临的重要难题。目前，脉冲位置调制（PPM）与调频（FM）/调相（PSK）复合调制雷达信号因其具有良好的距离、速度分辨力，强抗干扰能力以及较宽的频带，得到国内外雷达用户的青睐，而现有的侦察技术对此类信号的处理难度较大。因此，本文主要分析PPM与FM/PSK复合调制雷达信号的处理方法。本文在深入分析不同脉位调制的PPM与FM/PSK复合信号模型以及信号在时频域和循环域的特性基础上，研究了不同调制类型的复合信号的参数估计及脉位预测问题。本文的主要研究内容如下：1)研究了周期PPM-LFM复合信号和周期PPM-PSK复合信号参数估计法，分析了传统分数阶傅里叶变换和循环相关法对脉内参数的估计性能；改进了自相关检测法，采用差分累积量估计复合信号脉位调制周期以及调制系数。针对滑变PPM-LFM复合信号，提出了脉间滑变参数估计法以及单（双）线性滑变识别法，能够实现包括滑变间隔、滑变周期等信号特征参数的提取，为侦察接收机进一步的分选与跟踪提供依据。2)针对混沌PPM-LFM复合信号，采用了循环自相关和霍夫变换相结合的CHT法估计脉内信号参数，利用了估计参数在霍夫变换的参数空间的聚集性修正估计中存在的野值点，提高了低信噪比环境中信号的参数估计精度。另外，分析了基于模型设计的低级Volterra自适应滤波器对混沌PPM-LFM复合信号的脉位预测性能。3)针对随机PPM-PSK复合信号，提出了基于最小二乘拟合（LSF）转换的随机模型预测法：通过剔除隐含在脉冲位置序列的趋势项，实现脉位数据平稳化，相比传统LDC法效果更好。研究了基于LSF法的GM(1,1)、Verhulst、AR以及ARMA四种随机预测模型对复合信号脉位预测效果。4)采用累积量与霍夫变换结合的方法估计复合信号码速率，可以实现低信噪比下高精度的估计。在一定脉宽内，估计性能比循环相关法更优。