1、雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別和參數(shù)估計(jì)是雷達(dá)偵察與對(duì)抗的重要研究課題。本文在地波雷達(dá)背景下，針對(duì)地波雷達(dá)常用的線性調(diào)頻中斷信號(hào)和脈沖截?cái)嗟亩嗑幋a信號(hào)進(jìn)行了分析，完成了高斯白噪聲背景下地波雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別和參數(shù)估計(jì)，過(guò)程進(jìn)行仿真。
　　本文首先介紹了解析信號(hào)瞬時(shí)幅度、瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)相位的計(jì)算方法，為提取有效的分類特征奠定基礎(chǔ)，進(jìn)而介紹了線性調(diào)頻和二相編碼信號(hào)的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)仿真考察了線性調(diào)頻和二相編碼信號(hào)的時(shí)域和頻域特性，給出了時(shí)域波形圖和頻

2、譜圖。線性調(diào)頻信號(hào)瞬時(shí)頻率呈線性，二相編碼信號(hào)在碼元調(diào)變點(diǎn)處發(fā)生頻率突變。不同信號(hào)具有不同的瞬時(shí)頻率特征，本文將根據(jù)瞬時(shí)頻率特征對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制識(shí)別。
　　然后介紹了地波雷達(dá)信號(hào)瞬時(shí)頻率提取算法，主要有瞬時(shí)自相關(guān)算法、相位重構(gòu)算法、短時(shí)傅里葉變換、Wigner-Ville分布、小波分析法以及過(guò)零檢測(cè)法，分析了算法原理以及局限性，并給出了仿真結(jié)果。在以后的章節(jié)中，本文將采用基于瞬時(shí)自相關(guān)的瞬時(shí)頻率提取方法，該算法運(yùn)算量小，提取速度快。

3、
　　接下來(lái)介紹了雷達(dá)脈沖的寬度、重復(fù)間隔和幅度等時(shí)域參數(shù)提取方法。時(shí)域參數(shù)的提取采用了基于瞬時(shí)自相關(guān)的雷達(dá)時(shí)域參數(shù)提取算法，分析了算法在不同信噪比下提取精度，與傳統(tǒng)算法相比，可以獲得很高的脈沖參數(shù)測(cè)量精度，算法簡(jiǎn)單，運(yùn)算量也不大。
　　在提取信號(hào)瞬時(shí)頻率和時(shí)域參數(shù)的基礎(chǔ)上，介紹了地波雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別的判決方式，給出了不同信噪比下調(diào)制識(shí)別成功率。參數(shù)估計(jì)部分首先確定門(mén)控脈沖碼元寬度和編碼規(guī)律，然后提取各個(gè)脈沖參數(shù)信息，在此基