雷达信号细微特征分析与识别
|
摘要
随着电子技术的飞速发展及其在现代战争中的广泛应用，新型雷达信号源个体的调制方式更加灵活，参数变化多样，并且现代战场电磁信号环境复杂，以使基于传统常规参数的雷达信号识别技术无法满足现实的需求。为此，迫切需要探索新的识别方法，以提高现有电子战中雷达对抗装备的技术水平，这就使得雷达信号源个体识别的技术应运而生，并且得到迅速发展。本文主要分析与研究了雷达信号有意调制识别和雷达信号无意调制识别的相关理论和方法，全文的主要研究工作概括如下：
针对雷达信号有意调制中两类典型调制信号，即相位编码(PSK)信号和调频(FM)信号。本文提出了一种基于由粗到细的分类识别方法。根据PSK信号和FM信号两者的频率谱3dB带宽明显不同的特点，先进行类间粗分类识别。在此基础上，针对PSK信号和FM信号类内特征的不同，本文又提出了基于小波脊频特征的类内细分类识别方法，使PSK信号被细分类识别为二相编码(BPSK)信号和四相编码(QPSK)信号，使FM信号被细分类识别为线性调频(LFM)信号和非线性调频(NLFM)信号，至此完成整个分类识别过程。
在雷达信号有意调制类型识别过程中，本文研究了加性高斯白噪声(AWGN)信道中载波信号采样序列瞬时频率的概率密度分布模型，并通过假设检验验证该分布模型的正确性。分析了不同采样速率及信噪比对瞬时频率概率密度分布的影响。根据该分析结论本文提出了一种基于抽取与重构的瞬时频率估计算法，并且对该算法的性能进行了详细的分析。同时还对多载波信号采样序列瞬时频率产生混叠以至无法分辨的情况进行了分析，并推导了瞬时频率完全混叠时的极限公式。最后通过蒙特卡罗仿真验证了提出的估计算法的正确性。
在对已完成类型识别的信号进行参数估计方面，本文提出了一种基于三次相位函数法的改进LFM雷达信号参数估计算法。采用三次相位函数(Cubic Phase Function, CPF)法可实现对LFM及NLFM信号的参数估计。该方法可提取此类信号相位函数的各项系数，它只需通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来进行参数估计,具有较高的估计精度和良好的抗噪声能力。针对该算法计算量大的问题，本文利用信道化提取的脉冲前沿频率和脉冲宽度信息，提出调频斜率搜索范围设定准则。另外，提出双尺度调频斜率搜索法，可大量减小计算量，同时保证低信噪比下的算法精度。
针对雷达常规脉冲信号重复间隔(Pulse Repetition Interval, PRI)特征，本文应用到达时间(Time Of Arrival, TOA)差值法进行雷达信号源个体识别。针对雷达信号载波频率偏移特征，本文应用快速傅里叶变换法(FFT)进行雷达信号源个体识别。针对应用雷达脉冲信号波形特征进行雷达信号源个体识别，本文是在对实测脉冲信号分析的基础上，对其最能代表被分析信号源个体特征的脉冲信号包络的上升沿波形特征进行提取，并应用Hausdorff距离法分别从其时域和频域两个角度，对其提取出的特征进行识别。对于上述的识别结果，本文均给出相应的正确识别概率。
针对由相位噪声引起的雷达信号无意调制的识别，本文首先提出了基于变换域中的双谱分析法，并给出了信号双谱的计算方法和其相应的物理意义。然后，对用双谱分析法所得的计算结果，本文应用围线积分法进行了优化，对优化后的结果提取出相应的特征，采用质心距离法和FCM聚类法进行后续的识别。最后，通过仿真实验和实测数据两方面共同验证了本文所述方法的有效性与正确性。
With the rapid development of modern electronic technology and its widely used in themodern war, the modulation of the new radar signal source is more flexible, diverseparameters, and the electromagnetic signals environment in modern battlefield is complicated,so that the radar signal recognition technology based on the traditional parameters could notmeet the real needs. Therefore, exploring new recognition methods of identification in theelectronic warfare, in order to improve the radar countermeasures equipment technologicallevel, makes the radar signal source individual recognition technology emerge as the timerequire, and develop rapidly. The theory and method of intentional modulation andunintentional modulation of radar signal recognition is analysed and researched deeply. Themain research work of this paper is summarized as follows:
Considering two typical intentional modulation of radar signal recognition, Phase ShiftKeying (PSK) signal and Frequency Modulation (FM) signal, a classified recognition methodfrom rough to the detail is proposed in this paper. Considering the significantly differentcharacteristics of the3dB bandwidth of frequency spectrum between PSK signal and FMsignal, rough classification and recognition are applied firstly. Based on this, for the differentwithin-class characteristics of PSK signal and FM signal, a method based on wavelet ridgefrequency characteristics is proposed in this paper, PSK signal is classified and recognized asthe Binary-Phase Shift Keying (BPSK) signal and Quarternary-Phase Shift Keying (QPSK) indetail, FM signal is classified and recognized as Linear FM (LFM) signal and Nonlinear FM(NLFM), thus all the classification and recognition process are completed.
In the process of intentional modulated radar signal recognition, instantaneous frequencyprobability density distribution model of additive white Gaussian noise (AWGN) channelcarrier signal is studied in this paper, and verified the correctness of distribution model byhypothesis testing. The instantaneous frequency probability of density distribution is analyzedon different sampling rate and SNR. According to the conclusions of the analysis, a methodbased on extraction and reconstruction of the instantaneous frequency estimation algorithm isproposed, and the performance of the algorithm is analyzed in detail. In this paper, themulti-carrier signal instantaneous frequency aliasing as well as unable to distinguish is alsoanalyzed, and derived the limit formula of the instantaneous frequency aliasing completely.Finally through the Monte Carlo simulation verified the correctness of estimation algorithm advanced.
In the case of the completed type identification signal parameter estimation, the parametersestimation algorithm of LFM radar signal based on modified cubic phase function is proposed.Cubic phase function (CPF) algorithm can be used to achieve parameters estimation of LFMand NLFM signals, this method can extract the phase function coefficients of such signals.CPF conducts parameter estimation with parameter space maximum value by second ordernonlinear transformation, which has high precision and acquires the ability of resisting noise.The computation of this algorithm is very large, for this question, through extracting the pulseleading edge and pulse width information by using channelizing, FM slope of the searchrange setting criterion is proposed. In addition, a method called dual-scale FM slope search isbrought to reduce the computation, at the same time, this method can ensure the accuracy ofthe algorithm in low SNR.
Considering conventional pulse repetition interval(PRI) characteristics of radar, time ofarrival (TOA) difference method recognizing radar signals source individuals is applied in thispaper. Considering carrier frequency offset characteristics of radar signal, this paper appliesfast fourier transform (FFT) method for recognizing radar signals source individuals.Considering waveform characteristics of the radar pulse signal is used to recognize radarsignals source individuals, based on the analysis of the actual measured pulse, By the analysisof the most representative signals source individual characteristics, the pulse signal risingedge of the envelope waveform characteristic is extracted, the time domain characteristics andfrequency domain characteristics are extracted to recognize using the Hausdorff distancemethod in this paper. the result which is mentioned above is given in the correspondingprobability of correct recognition in this paper.
Considering unintentional modulation of radar signal characteristics caused by the phasenoise, the double spectrum analysis method based on transform domain is proposed in thispaper, and the signal double spectrum calculation method and its physical significance is alsogiven. Surrounding-line integral method was applied to optimize the calculation results ofdouble spectrum analysis, centroid distance method and FCM clustering method forsubsequent identification. Finally, the results of computer simulation and actual data verifythe correctness and effectiveness of the method in this paper.
针对雷达信号有意调制中两类典型调制信号，即相位编码(PSK)信号和调频(FM)信号。本文提出了一种基于由粗到细的分类识别方法。根据PSK信号和FM信号两者的频率谱3dB带宽明显不同的特点，先进行类间粗分类识别。在此基础上，针对PSK信号和FM信号类内特征的不同，本文又提出了基于小波脊频特征的类内细分类识别方法，使PSK信号被细分类识别为二相编码(BPSK)信号和四相编码(QPSK)信号，使FM信号被细分类识别为线性调频(LFM)信号和非线性调频(NLFM)信号，至此完成整个分类识别过程。
在雷达信号有意调制类型识别过程中，本文研究了加性高斯白噪声(AWGN)信道中载波信号采样序列瞬时频率的概率密度分布模型，并通过假设检验验证该分布模型的正确性。分析了不同采样速率及信噪比对瞬时频率概率密度分布的影响。根据该分析结论本文提出了一种基于抽取与重构的瞬时频率估计算法，并且对该算法的性能进行了详细的分析。同时还对多载波信号采样序列瞬时频率产生混叠以至无法分辨的情况进行了分析，并推导了瞬时频率完全混叠时的极限公式。最后通过蒙特卡罗仿真验证了提出的估计算法的正确性。
在对已完成类型识别的信号进行参数估计方面，本文提出了一种基于三次相位函数法的改进LFM雷达信号参数估计算法。采用三次相位函数(Cubic Phase Function, CPF)法可实现对LFM及NLFM信号的参数估计。该方法可提取此类信号相位函数的各项系数，它只需通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来进行参数估计,具有较高的估计精度和良好的抗噪声能力。针对该算法计算量大的问题，本文利用信道化提取的脉冲前沿频率和脉冲宽度信息，提出调频斜率搜索范围设定准则。另外，提出双尺度调频斜率搜索法，可大量减小计算量，同时保证低信噪比下的算法精度。
针对雷达常规脉冲信号重复间隔(Pulse Repetition Interval, PRI)特征，本文应用到达时间(Time Of Arrival, TOA)差值法进行雷达信号源个体识别。针对雷达信号载波频率偏移特征，本文应用快速傅里叶变换法(FFT)进行雷达信号源个体识别。针对应用雷达脉冲信号波形特征进行雷达信号源个体识别，本文是在对实测脉冲信号分析的基础上，对其最能代表被分析信号源个体特征的脉冲信号包络的上升沿波形特征进行提取，并应用Hausdorff距离法分别从其时域和频域两个角度，对其提取出的特征进行识别。对于上述的识别结果，本文均给出相应的正确识别概率。
针对由相位噪声引起的雷达信号无意调制的识别，本文首先提出了基于变换域中的双谱分析法，并给出了信号双谱的计算方法和其相应的物理意义。然后，对用双谱分析法所得的计算结果，本文应用围线积分法进行了优化，对优化后的结果提取出相应的特征，采用质心距离法和FCM聚类法进行后续的识别。最后，通过仿真实验和实测数据两方面共同验证了本文所述方法的有效性与正确性。
With the rapid development of modern electronic technology and its widely used in themodern war, the modulation of the new radar signal source is more flexible, diverseparameters, and the electromagnetic signals environment in modern battlefield is complicated,so that the radar signal recognition technology based on the traditional parameters could notmeet the real needs. Therefore, exploring new recognition methods of identification in theelectronic warfare, in order to improve the radar countermeasures equipment technologicallevel, makes the radar signal source individual recognition technology emerge as the timerequire, and develop rapidly. The theory and method of intentional modulation andunintentional modulation of radar signal recognition is analysed and researched deeply. Themain research work of this paper is summarized as follows:
Considering two typical intentional modulation of radar signal recognition, Phase ShiftKeying (PSK) signal and Frequency Modulation (FM) signal, a classified recognition methodfrom rough to the detail is proposed in this paper. Considering the significantly differentcharacteristics of the3dB bandwidth of frequency spectrum between PSK signal and FMsignal, rough classification and recognition are applied firstly. Based on this, for the differentwithin-class characteristics of PSK signal and FM signal, a method based on wavelet ridgefrequency characteristics is proposed in this paper, PSK signal is classified and recognized asthe Binary-Phase Shift Keying (BPSK) signal and Quarternary-Phase Shift Keying (QPSK) indetail, FM signal is classified and recognized as Linear FM (LFM) signal and Nonlinear FM(NLFM), thus all the classification and recognition process are completed.
In the process of intentional modulated radar signal recognition, instantaneous frequencyprobability density distribution model of additive white Gaussian noise (AWGN) channelcarrier signal is studied in this paper, and verified the correctness of distribution model byhypothesis testing. The instantaneous frequency probability of density distribution is analyzedon different sampling rate and SNR. According to the conclusions of the analysis, a methodbased on extraction and reconstruction of the instantaneous frequency estimation algorithm isproposed, and the performance of the algorithm is analyzed in detail. In this paper, themulti-carrier signal instantaneous frequency aliasing as well as unable to distinguish is alsoanalyzed, and derived the limit formula of the instantaneous frequency aliasing completely.Finally through the Monte Carlo simulation verified the correctness of estimation algorithm advanced.
In the case of the completed type identification signal parameter estimation, the parametersestimation algorithm of LFM radar signal based on modified cubic phase function is proposed.Cubic phase function (CPF) algorithm can be used to achieve parameters estimation of LFMand NLFM signals, this method can extract the phase function coefficients of such signals.CPF conducts parameter estimation with parameter space maximum value by second ordernonlinear transformation, which has high precision and acquires the ability of resisting noise.The computation of this algorithm is very large, for this question, through extracting the pulseleading edge and pulse width information by using channelizing, FM slope of the searchrange setting criterion is proposed. In addition, a method called dual-scale FM slope search isbrought to reduce the computation, at the same time, this method can ensure the accuracy ofthe algorithm in low SNR.
Considering conventional pulse repetition interval(PRI) characteristics of radar, time ofarrival (TOA) difference method recognizing radar signals source individuals is applied in thispaper. Considering carrier frequency offset characteristics of radar signal, this paper appliesfast fourier transform (FFT) method for recognizing radar signals source individuals.Considering waveform characteristics of the radar pulse signal is used to recognize radarsignals source individuals, based on the analysis of the actual measured pulse, By the analysisof the most representative signals source individual characteristics, the pulse signal risingedge of the envelope waveform characteristic is extracted, the time domain characteristics andfrequency domain characteristics are extracted to recognize using the Hausdorff distancemethod in this paper. the result which is mentioned above is given in the correspondingprobability of correct recognition in this paper.
Considering unintentional modulation of radar signal characteristics caused by the phasenoise, the double spectrum analysis method based on transform domain is proposed in thispaper, and the signal double spectrum calculation method and its physical significance is alsogiven. Surrounding-line integral method was applied to optimize the calculation results ofdouble spectrum analysis, centroid distance method and FCM clustering method forsubsequent identification. Finally, the results of computer simulation and actual data verifythe correctness and effectiveness of the method in this paper.
引文
[1]田波．雷达辐射源信号无意调制研究[D]．西南交通大学硕士论文．2010．
[2] Elbirt A J．Information warfare：are you at risk．IEEE Technology and SocietyMagazine[J]．2003，22(4)：13-19．
[3]李祖新．雷达对抗面临严重挑战[J]．舰船电子对抗．1999，l：5-8．
[4] Langley L E． Specific emitter identification(SEI) and classical parameterfusiontechnology[C]//WESCON，1993，93：377-381．
[5]余志斌．基于脉内特征的雷达辐射源信号识别研究[D]．西南交通大学博士论文，2010：3-4．
[6]陈韬伟．基于脉内特征的雷达辐射源信号分选技术研究[D]．西南交通大学博士论文．2010：1-9，58-60．
[7]陈媛嫒．雷达辐射源个体识别研究．南京理工大学硕士论文[D]．2008：22-26．
[8]曾志伟，冯小平．雷达信号脉内调制特征分析[J]．雷达与对抗，2005，4：22-2．
[9]何伟．新型宽带数字接收机[D]．电子科技大学博士论文，2004：14-15．
[10]刘旭波，司锡才．一种实现PSK信号快速码速率估计的新方法[J]．沈阳工业大学学报，2011，33(6)：691-694．
[11]穆世强．雷达信号脉内细微特性分析[J]．电子对抗，1991，2：28-37．
[12]Li Mingquan， X.XianCi， L.Lemin． Cyclic spectral features based modulationrecognition[C]//Communications Technology Proceedings．International Conference，Beijing，1996，vol.2．pp：792-795．
[13]G Robes，A.M Zoubir and B.Boashsah．Time-fequeney classification using amultiplehypothesis test：an application10the classification of humpback whale signals[C]//ICASSP’97，vol.1．pp：563-566．
[14]A.O.Hero，J.O.Neil，W.J.Williams．Moment matrices for recognition of spatial patteinnoisy images[C]//Proc of ICIP’97，Oct．1997：670-688．
[15]B.W.Gillespie，L.E.Atlas．data-driven optimization oftime and frequency resolution forradar transmitter identification[C]//Proc.Of the SPIE-The international society for opticalengineering，San Diego，CA，1998：473-478．
[16]刘波，文忠，曾涯．MATLAB信号处理[M]．北京：电子工业出版社，2006：132-133．
[17]Zahirniak D R，Sharpin D L， Fields T W．A hardware-efficient, multirate, digitalchannelized receiver architecture[J]．IEEE Transactions on aerospace and electronicsystems，1998，34(1)：137-147．
[18]杨小牛．软件无线电原理与应用[M]．北京：电子工业出版社，2001．
[19]张嵘．宽带高灵敏度数字接收机[D]．电子科技大学博士论文，2002．
[20]陈永其，黄爱苹，严文忠．一种宽带中频数字信道化侦察接收机方案[J]．电子对抗技，2003，33(8)：34-35．
[21]吕幼新，郑立岗，王丽华．基于多相滤波的宽带接收机技术[J]．电子科技大学学报，2003，32(2)：113-139．
[22]J.E.volder．The CORDIC Trigonometrie ComPuting Teehnique[J]．IRE Transactions onComputers，1959，8：330-334．
[23]余志斌，陈春霞，金炜东．一种新的Morlet小波及其在雷达信号特征提取中的应用研究[J]．电路与系统学报，2010，15(1)：129-134．
[24]冉启义，谭立英．小波分析与分数傅立叶变换及其应用[M]．北京：国防工业出版社，2002：5-6．
[25]胡昌华，张军波，夏军，张伟．基于Matlab的系统分析与设计-小波分析[M]．西安：西安电子科技大学出版社，1999：5-6．
[26]Schroer R．Electronic warfare[J]．IEEE Aerospace Electronic Systems Magazine，2003，18(7)：49-54．
[27]顾燕铧．二相编码雷达信号的细微特征分析[J]．扬州大学学报，2003，6(4)：43-46．
[28]Dr.Lawrence，E.Langley．Specific emitter identification and classical paramenter fusiontechnology[J]．Litton applied technology，2006：377-381．
[29]Kenneth，I.Talbot，Paul R．Duley，Martin H.Hyatt．Specific emitteridentification andverification[J]．Technology Review Journal Spring/Summer，2003，6：113-133．
[30]胡昌华，李国华，周涛．基于MATLAB7.x的系统分析与设计-小波分析[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2008：1-10．
[31]Langley L E． Specific emitter identification (SEI) and classical parameterfusiontechnology[C]//Proceedings of the WESCON，1993，377-381．
[32]Kawalec Adam，Owczarek Robert．Specific emitter identification using intrapulsedata[C]//European Radar Conference，Amsterdam．2004：249-252．
[33]J.Dudczyk，M.Wnuk． The utilization of unintentional radiation for identification of theradiation sources[C]//The34th European Radar Conference，Amsterdam，2004：777-780．
[34]Matuszewski J， Paradowski L． The knowledge based approach for emitterdentification[C]//In Microwaves and Radar，MIKON’98，12th International Conference，1998：810-814．
[35]Matuszewski J， Kawalec A． Knowledge-based signal processing forradaridentification[C]//The9th International Conference on Modern Problems of RadioEngineering．Telecommunications and Computer Science TCSET’2008，Ukraine，Lviv-Slavsko，2008，302-305．
[36]杨春华，陆志宏．雷达侦察系统细微特征分析[J]．舰船科学技术，2004，27(4)：16-20．
[37]赵培聪，史雪辉．现代海军雷达侦察技术发展分析[J]．舰船电子对抗，2011，34(1)：17-22．
[38]张国柱．雷达辐射源识别技术研究[D]．国防科学技术大学博士论文．2005：14-18．
[39]A. Montijo, K. Rush．Accuracy in interleaved ADC systems[J]．Hewlett-Packard J., Oct.1993：36-42．
[40]Y C Jenq．Perfect reconstruction of digital spectrum from non-uniformly sampledsignals[C]//IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference,1997,46(3)：649-650．
[41]Mark Looney．Advanced digital post-processing techniques enhance performance intime-interleaved ADC systems[J]．Analog Dialogue, August2003,37(8)：1-5．
[42]J.Lillington．Comparison of wideband channelization architectures[C]//Internationalsignal processing conference, Dallas,2003．
[43]Fields T W, Sharpin D L, Tsui J B. Digital channelized IFM receiver[J]．IEEE MTT-SInternational,1994,3(1):667-670．
[44]许丹．辐射源指纹机理及识别方法研究[D]．国防科学技术大学博士论文．2008：6-10．
[45]柳征．辐射源调制分类与个体识别技术研究[D]．国防科学技术大学博士论文．2005：7-10．
[46]强伯涵，魏智．现代雷达发射机的理论设计和实践[M]．北京：国防工业出版社，1985：5-6．
[47]Sung T.Y, Hsin H.C． Design and simulation of reusable IP CORDIC core forspecial-purpose processors[J]．Computers&Digital Techniques, IET.2007，1(5)：581-589．
[48]宋云朝，万群，毛祺等．一种稳健的基于解卷叠的相位差分瞬时测频方法[J]．电子信息对抗技术，2008，23（4）：12-15．
[49]黄知涛，周一宇．一种有效的BPSK/QPSK信号调制识别方法[J]．电子对抗技术，2005，20（2）：10-13．
[50]Rezeanu S C, Ziemer R E, Wicker M A．Joint maximum likelihood parameter estimationfor burst DS spread spectrum transmission[J]．IEEE trans. Com,1997,45(2)：227-238．
[51]郭衍莹．现代电子设备的频率稳定度[M]．北京：宇航出版社，1989：5-6．
[52]任春辉．通信电台个体特征分析[D]．电子科技大学博士论文．2006：5-6．
[53]文海．雷达脉压信号脉内特征分析研究[D]．哈尔滨工程大学硕士论文，2006．
[54]郑文秀．数字通信信号的参数估计与干扰技术研究[D]．西安电子科技大学博士论文，2008．
[55]周违．空间信号检测与参数估计算法研究[D]．西安电子科技大学博士论文，2006．
[56]Kohonen T．The self-organizing map[J]．IEEE,1990,78(9)：1464-1480．
[57]Wang Wei，Yang Jiong，Muntz R.STING．A Statistical Information Grid Approach toSpatial Data Mining[C]//Proc.of the23rd International Conference on very Large DataBases，1997．
[58]Agrawal R， Gehrke J， Gunopulcs D． Automatic Subspace Clustering of HighDimensional Data for Data Mining Application[C]//Proc.of ACM SIGMOD IntconfonManagement on Data，Seattle，WA，1998：94-205．
[59]潘继飞，姜秋喜，毕大平．雷达“指纹”参数选取[J]．现代防御技术，2007，(35)1：72-75．
[60]秦长海，薛景．基于脉冲上升沿的雷达个体识别方法[J]．舰船电子对抗，2009，32(6)：27-30．
[61]钱斌．分布式信号波达方向-时延联合估计算法研究[D]．电子科技大学博士论文，2008．
[62]肖慧．LFMCW雷达高速/加速目标参数估计及测距范围扩展技术研究[D]．国防科技大学博士论文，2008．
[63]徐海源．雷达/通信侦察中相位编码信号分析处理技术研究[D]．国防科技大学博士论文，2007．
[64]池庆玺．脉压雷达脉内特征分析与处理技术研究[D]．哈尔滨工程大学博士论文，2007．
[65]李文臣．高速机动目标雷达信号参数估计与成像处理[D]．国防科技大学博士论文，2009．
[66]沈海华．复合调制雷达信号识别和处理方法的研究[D]．南京航空航天大学硕士论文，2008．
[67]董晖，姜秋喜．基于多脉冲的雷达个体识别技术[J]．电子对抗，2006，6：12-18．
[68]王且波，罗来源．基于信号脉冲前沿波形的辐射源识别[J]．无线电通信技术，2005，31(6)：25-32．
[69]Guha S，Rastogi R，Shim K.Cure．An Eficient Clustering Algorithm for LargeDatabase[C]//Proc.of ACM-SIGMOND Int.Conf, Management on Data，Seattle，Washington，1998：73-84．
[70]Mardia H. K．New techniques for the deinterleaving of repetitive sequences [J]．IEEEProceedings of Radar and Signal Processing,1989,136(4)149-154．
[71]Milojevic D.J．Improved algorithm for the deinterleaving of radar pulses [J]．IEEEProceedings of Radar and Signal Processing，1992，139(1)：98-104．
[72]Nishiguchi K．A new method for estimation of pulse repetition intervals [J]．NationalConvention Record of IECE of Japan, Information and Systems Section,1983．
[73]Nishiguchi K， Kobayashi M.Improved Algorithm for Estimating Pulse RepetitionIntervals [J]．IEEE Transactionson Aerospace and Electronic Systems,2000,36(2)407-421．
[74]Robins W.P著，秦士，姜尊富译．相位噪声[M]．北京：人民邮电出版社，1988：56-60．
[75]Leeson D B．A simple model of feedback oscillator noise spectrum[J]．Proceedings of theIEEE，1966：329-330．
[76]Hajimiri A，Lee T H．A General Theory of Phase Noise in Electrical Oscillators[J]．IEEEJournal of Solid-State Circuits，February，1998，33(2)：179-194．
[77]蒋润良．相位编码雷达信号处理及其应用研究[D]．南京理工大学硕士论文，2003：2-6．
[78]赵长虹．重频分选与跟踪算法的研究[D]．西安电子科技大学电子工程学院硕士论文，2003：15-18．
[79]安振，李运祯．PRI变换对脉冲雷达信号PRI检测的性能分析[J]．现代雷达，2007，29(2)：35-37．
[80]李杨寰，初翠强，徐辉等．一种新的脉冲重复频率估计方法[J]．电子信息对抗技术，2007，22(2)：18-22．
[81]姜勤波，马红光，杨利峰．脉冲重复间隔估计与去交织的方正弦波插值算法[J]．电子与信息学报，2007，29(2)：350-354．
[82]Hassan H E. Joint deinterleaving recognition of radar pulses, radar conference [C]//Pro.of the International,2003：177-181．
[83]刘旭波，司锡才．雷达信号分选实现的新方法[J]．系统工程与电子技术，2010，32(1)：53-56．
[84]李利．脉压雷达信号的识别和估计算法研究及其实现[D]．哈尔滨工程大学博士论文．2009：19-29．
[85]邓振淼．雷达信号脉内分析与处理理论及算法研究[D]．南京航空航天大学博士论文，2007．
[86]Gardner W A, Spooner C M． Signal Interception: Performance Advances ofCyclic-feature Detectors [J]．IEEE Trans on Com,1992,40(1)：149-159．
[87]黄知涛，周一宇，姜文利．基于信号一阶循环平稳特性的源信号方向估计方法[J]．信号处理，2001，17(5)：412-417．
[88]金艳，姬红兵．基于循环自相关的PSK信号盲参数估计新方法[J]．西安电子科技大学学报（自然科学版），2006，33(6)：892-895，901．
[89]刘旭波，司锡才，陆满君．基于积分包络的LPI雷达信号快速参数估计[J]．系统工程与电子技术，2010，32(10)：2031-2035．
[90]张群逸．雷达中的相位编码信号与处理[J]．火控雷达技术，2005，34(12)：30-32．
[91]安伟刚，程少云．基于DMFT的LFM信号参数估计[J]．现代电子技术，2009，1：1-3．
[92]司锡才，朱晓．基于频谱细化的线性调频信号参数估计[J]．系统工程与电子技术，2009，31（3）：507-510．
[93]孙泓波，顾红．基于互Wigner-Ville分布的SAR运动目标检测[J]．电子学报，2002，30（3）：347-350．
[94]李利，司锡才，柴娟芳等．基于重排小波-radon变换的LFM雷达信号参数估计[J]．系统工程与电子技术，2009，31（1）：74-77．
[95]Barbarossa S, Scaglione A, Giannakis G B．Product high-order ambiguity function formulticomponent polynomial phase signal modeling[J]．IEEE Trans Signal Processing，1998，46(3)：691-708．
[96]张华．低信噪比下线性调频信号的检测与参量估计研究[D]．电子科技大学硕士论文，2004：50-60．
[97]黄知涛，周一宇，姜文利．一种相位编码序列恢复方法[J]．信号处理，2002，18(2)：141-146．
[98]R.J.Mammone, R.J.ROthaker, C.I.Podilehuk．Estimation of carrier frequency，modulationtype and bit rate of an unknown modulated signal [J]．Proe. ICC’87，l987,2：1006-1012．
[99]Xu Jun, Wang Fu-ping, Wang Zan-ji．The improvement of symbol rate estimation by thewavelet transform[C]//2005International Conference on Communications，Circuits andSystems, Piscataway：IEEE，2005，1(1)：100-103．
[100]He MH, Mao Y, Ha JN．A method of extracting radar inpulse characteristics in low SNR[C]//8th International Conference on Signal Processing，ICSP，2006．
[101]李利，司锡才，柴娟芳．基于双尺度连续小波变换的二相编码信号识别[J]．系统工程与电子技术，2007，29(9)：1432-1435．
[102]Ho K C，Prokopiw W, Chan Y T．Modulation identification of digital signals by thewavelet transform[J]．Radar, Sonar and Navigation, IEEE Proceedings，2000，147(4)：169-176．
[103]郁春来，何明浩．脉内相位编码雷达信号识别的小波变换方法[J]．空军雷达学院学报，2003，17(4)：1-3．
[104]张春杰，郜丽鹏，司锡才．瞬时相位法线性调频信号瞬时频率提取技术研究[J]．弹箭与制导学报，2006，26(3):290-292．
[105]刘庆云．确定性时变信号的分析与处理方法研究[D]．西北工业大学博士论文，2004：77-81．
[106]王文成．基于Hausdorff距离的轮廓线匹配[D]．西安理工大学硕士论文，2007：13-14．
[107]Taub and Shilling．Principles of Communication Systems[M]．New York：McGraw-Hill，1971：100-106．
[108]Skolink M I．Radar Handbook[M]．New York：McGraw-Hill Book Company，2003：45-46．
[109]许丹，姜文利，周一宇等．雷达功放正弦激励下的无意调制特征分析[J]．系统工程与电子技术，2008，30(3)：399-403．
[110]赵明阳．高阶统计量技术在两相流检浏中应用研究[D]．浙江大学博士学位论文，2005(5)：27-31．
[111]黄绣坤．高阶谱估计技术概述[J]．北方交通大学学报，1991，15(2)：33-34．
[112]徐小红，段云卿，隋荣亮，苏春山．二维窗函数的设计与应用[J]．石油物探，2004，43(4)：348-349．
[113]Chan Y T, Piews J W, Ho K C．Symbol rate estimation by the wavelet transform[C]//Proc IEEE International Symp on Circuits and Systems. New York: IEEE,1997, Part1：177-180．
[114]Ho K C, Prokopiw W, Chan Y T. Modulation identification of digital signals by thewavelet transform[J]．Radar, Sonar and Navigation, IEE Proceedings,2000,147(4)：169-176．
[115]Akay O，Boudreaux-Bartels G F.Fractional convolution and correlation via operatormethods and application to detect linear FM signals[J]．IEEE Trans.on Signal Processing,2001，49(5)：979-993．
[116]马君国，肖怀铁，李保国，朱江．基于局部围线积分双谱的空间目标识别算法[J]．系统工程与电子技术，2005，27(8)，1490-1493．
[117]张兴华．模糊聚类分析的新算法[J]．数学的实践与认识，2005，35(4)，138-140．
[118]李世中．熵值分析法在特征提取中的应用研究[J]．华北工学院学报，1999，20(3)，278-281．
[119]刘旭波，司锡才．基于改进的模糊聚类的雷达信号分选[J]．弹箭与制导学报，2009，29(5)：278-281．
[120]葛蕴萍．基于双谱和模糊聚类的常规雷达目标识别方法研究[D]．西安电子科技大学硕士论文，2005，1：24-25．
[121]郝明，郭汝江．基于波形嫡的异步窄脉冲干扰抑制[J]．信息化研究，2009，35(5)：42-44．
[122]关键，张建．基于固有模态能量熵的微弱目标检测算法[J]．电子与信息学报，2011，33(10)：2494-2498．
[123]曲福恒．模糊聚类算法用应用[M]．北京：国防工业出版社，2011，9：2-5．
[124]高新波．模糊聚类分析及其应用[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2004：85-86．
[125]祝正威．雷达信号的聚类分选方法[J]．电子对抗，2005，6：6-10．
[126]刘普寅，吴孟达．模糊理论及其应用[M]．长沙：国防科技大学出版社，1998：15-30．
[127]王耀南．智能信息处理技术[M]．北京：高等教育出版社，2003：23-52．
[128]Bezdek J C．Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms[M]．NewYork：Plenum，1981：67-85．
[129]Colin N，Moruzzis M．Radar target recognition by fuzzy logic[J]．IEEE AESSystemMagazine，1998，13(7)：13-20．
[2] Elbirt A J．Information warfare：are you at risk．IEEE Technology and SocietyMagazine[J]．2003，22(4)：13-19．
[3]李祖新．雷达对抗面临严重挑战[J]．舰船电子对抗．1999，l：5-8．
[4] Langley L E． Specific emitter identification(SEI) and classical parameterfusiontechnology[C]//WESCON，1993，93：377-381．
[5]余志斌．基于脉内特征的雷达辐射源信号识别研究[D]．西南交通大学博士论文，2010：3-4．
[6]陈韬伟．基于脉内特征的雷达辐射源信号分选技术研究[D]．西南交通大学博士论文．2010：1-9，58-60．
[7]陈媛嫒．雷达辐射源个体识别研究．南京理工大学硕士论文[D]．2008：22-26．
[8]曾志伟，冯小平．雷达信号脉内调制特征分析[J]．雷达与对抗，2005，4：22-2．
[9]何伟．新型宽带数字接收机[D]．电子科技大学博士论文，2004：14-15．
[10]刘旭波，司锡才．一种实现PSK信号快速码速率估计的新方法[J]．沈阳工业大学学报，2011，33(6)：691-694．
[11]穆世强．雷达信号脉内细微特性分析[J]．电子对抗，1991，2：28-37．
[12]Li Mingquan， X.XianCi， L.Lemin． Cyclic spectral features based modulationrecognition[C]//Communications Technology Proceedings．International Conference，Beijing，1996，vol.2．pp：792-795．
[13]G Robes，A.M Zoubir and B.Boashsah．Time-fequeney classification using amultiplehypothesis test：an application10the classification of humpback whale signals[C]//ICASSP’97，vol.1．pp：563-566．
[14]A.O.Hero，J.O.Neil，W.J.Williams．Moment matrices for recognition of spatial patteinnoisy images[C]//Proc of ICIP’97，Oct．1997：670-688．
[15]B.W.Gillespie，L.E.Atlas．data-driven optimization oftime and frequency resolution forradar transmitter identification[C]//Proc.Of the SPIE-The international society for opticalengineering，San Diego，CA，1998：473-478．
[16]刘波，文忠，曾涯．MATLAB信号处理[M]．北京：电子工业出版社，2006：132-133．
[17]Zahirniak D R，Sharpin D L， Fields T W．A hardware-efficient, multirate, digitalchannelized receiver architecture[J]．IEEE Transactions on aerospace and electronicsystems，1998，34(1)：137-147．
[18]杨小牛．软件无线电原理与应用[M]．北京：电子工业出版社，2001．
[19]张嵘．宽带高灵敏度数字接收机[D]．电子科技大学博士论文，2002．
[20]陈永其，黄爱苹，严文忠．一种宽带中频数字信道化侦察接收机方案[J]．电子对抗技，2003，33(8)：34-35．
[21]吕幼新，郑立岗，王丽华．基于多相滤波的宽带接收机技术[J]．电子科技大学学报，2003，32(2)：113-139．
[22]J.E.volder．The CORDIC Trigonometrie ComPuting Teehnique[J]．IRE Transactions onComputers，1959，8：330-334．
[23]余志斌，陈春霞，金炜东．一种新的Morlet小波及其在雷达信号特征提取中的应用研究[J]．电路与系统学报，2010，15(1)：129-134．
[24]冉启义，谭立英．小波分析与分数傅立叶变换及其应用[M]．北京：国防工业出版社，2002：5-6．
[25]胡昌华，张军波，夏军，张伟．基于Matlab的系统分析与设计-小波分析[M]．西安：西安电子科技大学出版社，1999：5-6．
[26]Schroer R．Electronic warfare[J]．IEEE Aerospace Electronic Systems Magazine，2003，18(7)：49-54．
[27]顾燕铧．二相编码雷达信号的细微特征分析[J]．扬州大学学报，2003，6(4)：43-46．
[28]Dr.Lawrence，E.Langley．Specific emitter identification and classical paramenter fusiontechnology[J]．Litton applied technology，2006：377-381．
[29]Kenneth，I.Talbot，Paul R．Duley，Martin H.Hyatt．Specific emitteridentification andverification[J]．Technology Review Journal Spring/Summer，2003，6：113-133．
[30]胡昌华，李国华，周涛．基于MATLAB7.x的系统分析与设计-小波分析[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2008：1-10．
[31]Langley L E． Specific emitter identification (SEI) and classical parameterfusiontechnology[C]//Proceedings of the WESCON，1993，377-381．
[32]Kawalec Adam，Owczarek Robert．Specific emitter identification using intrapulsedata[C]//European Radar Conference，Amsterdam．2004：249-252．
[33]J.Dudczyk，M.Wnuk． The utilization of unintentional radiation for identification of theradiation sources[C]//The34th European Radar Conference，Amsterdam，2004：777-780．
[34]Matuszewski J， Paradowski L． The knowledge based approach for emitterdentification[C]//In Microwaves and Radar，MIKON’98，12th International Conference，1998：810-814．
[35]Matuszewski J， Kawalec A． Knowledge-based signal processing forradaridentification[C]//The9th International Conference on Modern Problems of RadioEngineering．Telecommunications and Computer Science TCSET’2008，Ukraine，Lviv-Slavsko，2008，302-305．
[36]杨春华，陆志宏．雷达侦察系统细微特征分析[J]．舰船科学技术，2004，27(4)：16-20．
[37]赵培聪，史雪辉．现代海军雷达侦察技术发展分析[J]．舰船电子对抗，2011，34(1)：17-22．
[38]张国柱．雷达辐射源识别技术研究[D]．国防科学技术大学博士论文．2005：14-18．
[39]A. Montijo, K. Rush．Accuracy in interleaved ADC systems[J]．Hewlett-Packard J., Oct.1993：36-42．
[40]Y C Jenq．Perfect reconstruction of digital spectrum from non-uniformly sampledsignals[C]//IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference,1997,46(3)：649-650．
[41]Mark Looney．Advanced digital post-processing techniques enhance performance intime-interleaved ADC systems[J]．Analog Dialogue, August2003,37(8)：1-5．
[42]J.Lillington．Comparison of wideband channelization architectures[C]//Internationalsignal processing conference, Dallas,2003．
[43]Fields T W, Sharpin D L, Tsui J B. Digital channelized IFM receiver[J]．IEEE MTT-SInternational,1994,3(1):667-670．
[44]许丹．辐射源指纹机理及识别方法研究[D]．国防科学技术大学博士论文．2008：6-10．
[45]柳征．辐射源调制分类与个体识别技术研究[D]．国防科学技术大学博士论文．2005：7-10．
[46]强伯涵，魏智．现代雷达发射机的理论设计和实践[M]．北京：国防工业出版社，1985：5-6．
[47]Sung T.Y, Hsin H.C． Design and simulation of reusable IP CORDIC core forspecial-purpose processors[J]．Computers&Digital Techniques, IET.2007，1(5)：581-589．
[48]宋云朝，万群，毛祺等．一种稳健的基于解卷叠的相位差分瞬时测频方法[J]．电子信息对抗技术，2008，23（4）：12-15．
[49]黄知涛，周一宇．一种有效的BPSK/QPSK信号调制识别方法[J]．电子对抗技术，2005，20（2）：10-13．
[50]Rezeanu S C, Ziemer R E, Wicker M A．Joint maximum likelihood parameter estimationfor burst DS spread spectrum transmission[J]．IEEE trans. Com,1997,45(2)：227-238．
[51]郭衍莹．现代电子设备的频率稳定度[M]．北京：宇航出版社，1989：5-6．
[52]任春辉．通信电台个体特征分析[D]．电子科技大学博士论文．2006：5-6．
[53]文海．雷达脉压信号脉内特征分析研究[D]．哈尔滨工程大学硕士论文，2006．
[54]郑文秀．数字通信信号的参数估计与干扰技术研究[D]．西安电子科技大学博士论文，2008．
[55]周违．空间信号检测与参数估计算法研究[D]．西安电子科技大学博士论文，2006．
[56]Kohonen T．The self-organizing map[J]．IEEE,1990,78(9)：1464-1480．
[57]Wang Wei，Yang Jiong，Muntz R.STING．A Statistical Information Grid Approach toSpatial Data Mining[C]//Proc.of the23rd International Conference on very Large DataBases，1997．
[58]Agrawal R， Gehrke J， Gunopulcs D． Automatic Subspace Clustering of HighDimensional Data for Data Mining Application[C]//Proc.of ACM SIGMOD IntconfonManagement on Data，Seattle，WA，1998：94-205．
[59]潘继飞，姜秋喜，毕大平．雷达“指纹”参数选取[J]．现代防御技术，2007，(35)1：72-75．
[60]秦长海，薛景．基于脉冲上升沿的雷达个体识别方法[J]．舰船电子对抗，2009，32(6)：27-30．
[61]钱斌．分布式信号波达方向-时延联合估计算法研究[D]．电子科技大学博士论文，2008．
[62]肖慧．LFMCW雷达高速/加速目标参数估计及测距范围扩展技术研究[D]．国防科技大学博士论文，2008．
[63]徐海源．雷达/通信侦察中相位编码信号分析处理技术研究[D]．国防科技大学博士论文，2007．
[64]池庆玺．脉压雷达脉内特征分析与处理技术研究[D]．哈尔滨工程大学博士论文，2007．
[65]李文臣．高速机动目标雷达信号参数估计与成像处理[D]．国防科技大学博士论文，2009．
[66]沈海华．复合调制雷达信号识别和处理方法的研究[D]．南京航空航天大学硕士论文，2008．
[67]董晖，姜秋喜．基于多脉冲的雷达个体识别技术[J]．电子对抗，2006，6：12-18．
[68]王且波，罗来源．基于信号脉冲前沿波形的辐射源识别[J]．无线电通信技术，2005，31(6)：25-32．
[69]Guha S，Rastogi R，Shim K.Cure．An Eficient Clustering Algorithm for LargeDatabase[C]//Proc.of ACM-SIGMOND Int.Conf, Management on Data，Seattle，Washington，1998：73-84．
[70]Mardia H. K．New techniques for the deinterleaving of repetitive sequences [J]．IEEEProceedings of Radar and Signal Processing,1989,136(4)149-154．
[71]Milojevic D.J．Improved algorithm for the deinterleaving of radar pulses [J]．IEEEProceedings of Radar and Signal Processing，1992，139(1)：98-104．
[72]Nishiguchi K．A new method for estimation of pulse repetition intervals [J]．NationalConvention Record of IECE of Japan, Information and Systems Section,1983．
[73]Nishiguchi K， Kobayashi M.Improved Algorithm for Estimating Pulse RepetitionIntervals [J]．IEEE Transactionson Aerospace and Electronic Systems,2000,36(2)407-421．
[74]Robins W.P著，秦士，姜尊富译．相位噪声[M]．北京：人民邮电出版社，1988：56-60．
[75]Leeson D B．A simple model of feedback oscillator noise spectrum[J]．Proceedings of theIEEE，1966：329-330．
[76]Hajimiri A，Lee T H．A General Theory of Phase Noise in Electrical Oscillators[J]．IEEEJournal of Solid-State Circuits，February，1998，33(2)：179-194．
[77]蒋润良．相位编码雷达信号处理及其应用研究[D]．南京理工大学硕士论文，2003：2-6．
[78]赵长虹．重频分选与跟踪算法的研究[D]．西安电子科技大学电子工程学院硕士论文，2003：15-18．
[79]安振，李运祯．PRI变换对脉冲雷达信号PRI检测的性能分析[J]．现代雷达，2007，29(2)：35-37．
[80]李杨寰，初翠强，徐辉等．一种新的脉冲重复频率估计方法[J]．电子信息对抗技术，2007，22(2)：18-22．
[81]姜勤波，马红光，杨利峰．脉冲重复间隔估计与去交织的方正弦波插值算法[J]．电子与信息学报，2007，29(2)：350-354．
[82]Hassan H E. Joint deinterleaving recognition of radar pulses, radar conference [C]//Pro.of the International,2003：177-181．
[83]刘旭波，司锡才．雷达信号分选实现的新方法[J]．系统工程与电子技术，2010，32(1)：53-56．
[84]李利．脉压雷达信号的识别和估计算法研究及其实现[D]．哈尔滨工程大学博士论文．2009：19-29．
[85]邓振淼．雷达信号脉内分析与处理理论及算法研究[D]．南京航空航天大学博士论文，2007．
[86]Gardner W A, Spooner C M． Signal Interception: Performance Advances ofCyclic-feature Detectors [J]．IEEE Trans on Com,1992,40(1)：149-159．
[87]黄知涛，周一宇，姜文利．基于信号一阶循环平稳特性的源信号方向估计方法[J]．信号处理，2001，17(5)：412-417．
[88]金艳，姬红兵．基于循环自相关的PSK信号盲参数估计新方法[J]．西安电子科技大学学报（自然科学版），2006，33(6)：892-895，901．
[89]刘旭波，司锡才，陆满君．基于积分包络的LPI雷达信号快速参数估计[J]．系统工程与电子技术，2010，32(10)：2031-2035．
[90]张群逸．雷达中的相位编码信号与处理[J]．火控雷达技术，2005，34(12)：30-32．
[91]安伟刚，程少云．基于DMFT的LFM信号参数估计[J]．现代电子技术，2009，1：1-3．
[92]司锡才，朱晓．基于频谱细化的线性调频信号参数估计[J]．系统工程与电子技术，2009，31（3）：507-510．
[93]孙泓波，顾红．基于互Wigner-Ville分布的SAR运动目标检测[J]．电子学报，2002，30（3）：347-350．
[94]李利，司锡才，柴娟芳等．基于重排小波-radon变换的LFM雷达信号参数估计[J]．系统工程与电子技术，2009，31（1）：74-77．
[95]Barbarossa S, Scaglione A, Giannakis G B．Product high-order ambiguity function formulticomponent polynomial phase signal modeling[J]．IEEE Trans Signal Processing，1998，46(3)：691-708．
[96]张华．低信噪比下线性调频信号的检测与参量估计研究[D]．电子科技大学硕士论文，2004：50-60．
[97]黄知涛，周一宇，姜文利．一种相位编码序列恢复方法[J]．信号处理，2002，18(2)：141-146．
[98]R.J.Mammone, R.J.ROthaker, C.I.Podilehuk．Estimation of carrier frequency，modulationtype and bit rate of an unknown modulated signal [J]．Proe. ICC’87，l987,2：1006-1012．
[99]Xu Jun, Wang Fu-ping, Wang Zan-ji．The improvement of symbol rate estimation by thewavelet transform[C]//2005International Conference on Communications，Circuits andSystems, Piscataway：IEEE，2005，1(1)：100-103．
[100]He MH, Mao Y, Ha JN．A method of extracting radar inpulse characteristics in low SNR[C]//8th International Conference on Signal Processing，ICSP，2006．
[101]李利，司锡才，柴娟芳．基于双尺度连续小波变换的二相编码信号识别[J]．系统工程与电子技术，2007，29(9)：1432-1435．
[102]Ho K C，Prokopiw W, Chan Y T．Modulation identification of digital signals by thewavelet transform[J]．Radar, Sonar and Navigation, IEEE Proceedings，2000，147(4)：169-176．
[103]郁春来，何明浩．脉内相位编码雷达信号识别的小波变换方法[J]．空军雷达学院学报，2003，17(4)：1-3．
[104]张春杰，郜丽鹏，司锡才．瞬时相位法线性调频信号瞬时频率提取技术研究[J]．弹箭与制导学报，2006，26(3):290-292．
[105]刘庆云．确定性时变信号的分析与处理方法研究[D]．西北工业大学博士论文，2004：77-81．
[106]王文成．基于Hausdorff距离的轮廓线匹配[D]．西安理工大学硕士论文，2007：13-14．
[107]Taub and Shilling．Principles of Communication Systems[M]．New York：McGraw-Hill，1971：100-106．
[108]Skolink M I．Radar Handbook[M]．New York：McGraw-Hill Book Company，2003：45-46．
[109]许丹，姜文利，周一宇等．雷达功放正弦激励下的无意调制特征分析[J]．系统工程与电子技术，2008，30(3)：399-403．
[110]赵明阳．高阶统计量技术在两相流检浏中应用研究[D]．浙江大学博士学位论文，2005(5)：27-31．
[111]黄绣坤．高阶谱估计技术概述[J]．北方交通大学学报，1991，15(2)：33-34．
[112]徐小红，段云卿，隋荣亮，苏春山．二维窗函数的设计与应用[J]．石油物探，2004，43(4)：348-349．
[113]Chan Y T, Piews J W, Ho K C．Symbol rate estimation by the wavelet transform[C]//Proc IEEE International Symp on Circuits and Systems. New York: IEEE,1997, Part1：177-180．
[114]Ho K C, Prokopiw W, Chan Y T. Modulation identification of digital signals by thewavelet transform[J]．Radar, Sonar and Navigation, IEE Proceedings,2000,147(4)：169-176．
[115]Akay O，Boudreaux-Bartels G F.Fractional convolution and correlation via operatormethods and application to detect linear FM signals[J]．IEEE Trans.on Signal Processing,2001，49(5)：979-993．
[116]马君国，肖怀铁，李保国，朱江．基于局部围线积分双谱的空间目标识别算法[J]．系统工程与电子技术，2005，27(8)，1490-1493．
[117]张兴华．模糊聚类分析的新算法[J]．数学的实践与认识，2005，35(4)，138-140．
[118]李世中．熵值分析法在特征提取中的应用研究[J]．华北工学院学报，1999，20(3)，278-281．
[119]刘旭波，司锡才．基于改进的模糊聚类的雷达信号分选[J]．弹箭与制导学报，2009，29(5)：278-281．
[120]葛蕴萍．基于双谱和模糊聚类的常规雷达目标识别方法研究[D]．西安电子科技大学硕士论文，2005，1：24-25．
[121]郝明，郭汝江．基于波形嫡的异步窄脉冲干扰抑制[J]．信息化研究，2009，35(5)：42-44．
[122]关键，张建．基于固有模态能量熵的微弱目标检测算法[J]．电子与信息学报，2011，33(10)：2494-2498．
[123]曲福恒．模糊聚类算法用应用[M]．北京：国防工业出版社，2011，9：2-5．
[124]高新波．模糊聚类分析及其应用[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2004：85-86．
[125]祝正威．雷达信号的聚类分选方法[J]．电子对抗，2005，6：6-10．
[126]刘普寅，吴孟达．模糊理论及其应用[M]．长沙：国防科技大学出版社，1998：15-30．
[127]王耀南．智能信息处理技术[M]．北京：高等教育出版社，2003：23-52．
[128]Bezdek J C．Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms[M]．NewYork：Plenum，1981：67-85．
[129]Colin N，Moruzzis M．Radar target recognition by fuzzy logic[J]．IEEE AESSystemMagazine，1998，13(7)：13-20．