在现代信息化战争中，反辐射导弹是电子对抗中必不可少的硬摧毁武器，而其用于制导的被动雷达宽带数字接收机技术是关键核心技术。被动雷达宽带数字接收机面临当今复杂环境与复杂信号的挑战。本书围绕宽带数字接收机设计与实现中的相关问题，全面介绍采样技术、信道化技术、信号识别技术和PDW形成技术。全书分为6章，第1章主要介绍被动雷达宽带数字接收机的应用及面临的问题；第2章介绍常用的几种宽带数字接收机实现结构，同时介绍脉冲压缩和单比特接收机；第3章介绍接收机中的信号检测方法及频率、DOA等参数测量技术；第4章阐述脉内特征识别技术，脉内特征可增加PDW的参数维度，并结合第2、3章以及本章部分内容给出FPGA的设计实现实例，还介绍了针对基于深度学习的雷达信号脉内分类技术的初步成果；第5章介绍针对接收机采样信号的辐射源指纹分析技术，给出特定辐射源识别的方法；第6章介绍目前较为新颖的压缩采样数字接收机设计，讨论其参数测量的可能性，为被动雷达宽带数字接收机设计提供了新的思路。本书适合从事电子战等相关领域的工程技术人员，电子信息工程等相关专业高年级本科生、研究生等使用。

前　　言 在现代信息化战争中，反辐射导弹是电子对抗中必不可少的硬摧毁武器，而其用于制导的被动雷达宽带数字接收机技术是关键核心技术，是提高系统灵敏度的重要手段，是后续信号识别与处理的基础，但其面临当今复杂环境与复杂信号的挑战。目前，被动雷达导引头、电子侦察等电子对抗系统普遍采用宽带数字接收机技术，围绕数字接收机的设计结构在现有文献中已有介绍，但较为系统全面的总结较少。信道化后的数据处理技术、PDW形成技术，包括频率、脉宽、DOA等参数测量，以及脉内参数测量、脉内调制类型的实时判别等技术，是现代数字接收机的重要组成部分。本书围绕反辐射导弹和电子侦察中的被动雷达宽带数字接收机设计与实现中的相关问题，较全面地介绍了采样理论、信道化技术、PDW形成技术及信号识别技术。同时，近些年压缩采样技术的发展，为当前的数字接收机设计提供了新的思路，本书给出了基于压缩采样的宽带数字接收机设计方法，给出不需要恢复的压缩采样信号检测、参数测量的方法供参考。另外，本书引入指纹识别、深度学习用于雷达信号分类等新内容，可以作为接收机设计的重要考虑内容；系统介绍了MUSIC算法、脉内分析FPGA实现方法，为被动雷达宽带接收机的实时参数测量的工程实现，提供有益的参考。 本书在国家自然科学基金项目（基于MWC压缩采样原理的被动雷达宽带数字接收机研究）、装备预研领域基金项目（射频制导信息处理新技术）的支持下，提出基于压缩采样的压缩宽带数字接收机设计，为电子侦察的数字接收机设计提供新的思路。 全书分为6章。第1章绪论，主要介绍宽带数字接收应用的主要载体—反辐射导弹的发展，引出其对数字接收机的技术要求，指出被动雷达宽带数字接收机的应用及面临的问题。 第2章主要介绍常用的几种宽带数字接收机的实现结构，包括基于多相结构的宽带数字接收机设计，基于FFT调制的宽带数字接收机设计，WOLA结构数字接收机，给出每种接收机的特点。本章给出了非均匀数字信道化接收机设计方法，提出了脉冲压缩的宽带数字接收机设计方法，较好地解决了线性调频等宽带信号跨信道接收及提高灵敏度等问题。 第3章主要介绍数字接收机中的信号检测方法以及频率、DOA等参数测量技术。基于第2章的宽带数字接收，给出脉冲信号检测的自适应阈值的选取等方法；介绍了几种常规的时域、频域等频率测量方法，特别提出了差异采样的接收机和测频方法供参考，从而用低速ADC实现大宽带信号测频；给出了多种DOA测量方法，包括干涉仪测向、虚拟基线等解模糊测向方法，介绍了MUSIC、极化MUSIC等阵列测向方法；最后给出了 MUSIC测向的FPGA实现方法供参考。 第4章对脉内特征识别技术进行阐述，完成了常见的线性调频、非线性调频、BPSK、QPSK、FSK等信号的识别及参数测量，其形成的脉内特征参数还可增加PDW的参数维度，以适应复杂雷达信号的分选与识别需求，并结合第2、3章内容给出FPGA的设计实现实例，供读者参考。同时，本章结合当今热点研究问题，给出基于深度学习的雷达脉内调制分类识别方法，提高了低信噪比下的分类识别概率。 第5章介绍辐射源个体识别方法，即利用宽带数字接收机采集的数据进一步完成雷达指纹识别，阐述指纹的机理及建模方法，给出针对时域、频域、相位噪声的指纹分析方法。本章提出了利用多域联合构成RF-DNA，实现对辐射源的多域RF-DNA可视，完成信号表征表示，同时利用深度学习等方法完成辐射源识别。 第6章介绍目前较为新颖的压缩采样数字接收机设计，给出了设计结构，并在此结构的基础上，采用不需要数据恢复、直接利用压缩数据的参数测量及信号检测方法。该结构具有降低采样数据量、适应跨信道信号等特点，为被动雷达的宽带数字接收机设计提供新的思路。 本书第1章、第2章、第6章由陈涛编写，第3章由潘大鹏编写，第4章由郭立民编写，第5章由肖易寒编写。此外，赵祎敏硕士参加了第3章部分内容的编写，雷宇博士、徐帅博士参加了第4章部分内容的编写，姚文杨硕士提供了第5章部分内容，韩旭天硕士参加了第6章部分内容的编写，全书统稿工作由陈涛完成。同时感谢李欣雨博士，岳玮、刘勇、刘颜琼、刘雨、王天航、蔡兴鹏、柳立志、王思超、刘斌、李浩、刘福悦、刘文健等硕士研究生对书中算法提供的程序仿真和校订工作。 本书为国内较为全面介绍基于被动雷达，特别是被动雷达导引头的宽带数字接收机设计方法和关键核心问题的公开出版的著作，结合了工程设计实例供读者借鉴；同时引入了压缩采样宽带数字接收机、深度学习用于脉内分类识别及信号指纹分析等最新研究成果。本书可作为从事电子战等相关领域的工程技术人员的工具参考书，也可作为电子信息工程、信息对抗等相关专业高年级本科生、研究生的专业课教材及参考书。 在此，感谢国家自然科学基金项目（项目编号：61571146和62071137）和装备预研领域基金项目（项目编号：6140415010303）的支持。感谢黑龙江省“头雁”团队—智能信息处理与舰船通信技术创新研究团队、黑龙江省多学科协同认知人工智能技术与应用重点实验室、哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室、哈尔滨工程大学信息与通信工程学院雷达与电子战（REW）团队的支持。 2020年3月于哈尔滨

第1章　绪论 1 1.1　反辐射导弹简介 1 1.1.1　美国反辐射导弹的发展 2 1.1.2　其他国家反辐射导弹的发展 7 1.1.3　反辐射导弹武器未来的发展 10 1.2 被动雷达数字接收技术发展 11 1.2.1 主要接收机形式 12 1.2.2　宽带数字接收机 16 1.3　宽带数字接收机在被动雷达中的作用 22 1.3.1　宽带数字接收机功能 22 1.3.2　宽带数字接收机对系统灵敏度的影响 23 1.4　宽带数字接收机面临的复杂信号环境 26 1.4.1　复杂电磁环境 27 1.4.2　雷达信号环境描述 28 1.4.3　宽带数字接收机面临的技术挑战 29 1.5　本章小结 30 第2章 宽带数字接收机基础 31 2.1 基础理论 31 2.1.1 采样理论 31 2.1.2 信号的抽取与插值 33 2.1.3 多相滤波器 35 2.1.4 调制滤波器组 36 2.1.5 信号的正交变换理论 37 2.1.6 数字下变频 38 2.1.7 宽带数字接收机设计的基本原理 38 2.2 基于STFT调制的宽带数字接收机设计 40 2.2.1 基于短时傅里叶变换的数字接收机 40 2.2.2 基于多相滤波的短时傅里叶变换结构 41 2.2.3 短时傅里叶变换接收机仿真 44 2.3 基于多相滤波DFT调制的宽带数字接收机设计 45 2.3.1 多相滤波DFT结构 45 2.3.2 滤波器设计 48 2.3.3 信道化前后信噪比增益 49 2.3.4 信道化结构仿真 51 2.4 滑动FFT结构信道化宽带数字接收机 53 2.5 加权叠加结构数字接收机 55 2.5.1 加权叠加数字接收机原理 55 2.5.2 加权叠加结构数字接收机仿真 56 2.6 复数多相滤波器组信道化接收机 60 2.7 基于FRM结构的信道化接收机 61 2.7.1 频率响应屏蔽技术 61 2.7.2 基于FRM的信道化结构 62 2.7.3 基于FRM结构的信道化接收机仿真 65 2.7.4 基于复指数调制FRM的信道化结构 67 2.8 非均匀数字信道化接收机设计 72 2.8.1 基于重构滤波器组的非均匀信道化接收机 72 2.8.2 余弦调制结构接收机 77 2.9 基于脉冲压缩的宽带数字接收机 85 2.9.1 chirp变换 85 2.9.2 基于脉冲压缩的宽带数字接收机结构 86 2.9.3 输入信号约束条件 87 2.9.4 基于脉冲压缩的宽带数字接收机参数测量 88 2.9.5 基于脉冲压缩的宽带数字接收机仿真实验 89 2.10 单比特宽带数字接收机 93 2.11 本章小结 96 第3章 PDW形成 98 3.1 信号检测技术 98 3.1.1 静态阈值检测 98 3.1.2 动态阈值检测 99 3.1.3 相关检测 101 3.2 脉冲到达时间与脉冲宽度估计 103 3.3 频率测量 104 3.3.1 相位差测频算法 104 3.3.2 过零检测 106 3.3.3 DFT测频算法 108 3.3.4 MUSIC测频 110 3.3.5 差异接收机测频 111 3.4 角度测量 117 3.4.1 比幅法测向 117 3.4.2 干涉仪测量原理 120 3.4.3 多基线测向 122 3.4.4 虚拟基线测向 123 3.4.5 立体基线测向 124 3.4.6 旋转干涉仪测向 126 3.4.7 最小二乘测向 128 3.4.8 互谱宽带测向 131 3.4.9 相位和差测角法 134 3.4.10 MUSIC测向 136 3.4.11 极化MUSIC测向 137 3.5 基于FPGA的MUSIC测向实现 143 3.5.1 总体设计 143 3.5.2 协方差生成 145 3.5.3 特征值分解 148 3.5.4 噪声子空间 155 3.5.5 谱峰搜索 156 3.5.6 硬件仿真结果分析 159 3.6 本章小结 161 第4章　脉内信号分析 163 4.1　时频分析 163 4.2　脉内调制形式 165 4.2.1　线性调频信号 165 4.2.2　非线性调频信号 166 4.2.3　相位编码信号 169 4.2.4 复合调制信号 174 4.2.5 脉内调制信号经信道化后的仿真波形 175 4.3 基于短时傅里叶变换的调频信号识别 177 4.4 基于分数阶傅里叶变换的调频信号识别 181 4.4.1 分数阶傅里叶变换原理 181 4.4.2 线性调频信号检测原理 184 4.5 基于瞬时累加自相关的调相信号识别 187 4.6 基于频谱复杂度的脉内调制信号识别 190 4.6.1 雷达信号特征分析 190 4.6.2 基于频谱复杂度的雷达信号识别流程及仿真分析 193 4.7 基于循环谱的调相信号识别 198 4.7.1 循环自相关的基本原理 198 4.7.2 PSK信号循环自相关检测原理及仿真分析 198 4.8 复合调制信号识别 201 4.9 深度学习信号识别 207 4.9.1 深度学习简介 208 4.9.2　基于深度学习的LPI雷达信号识别仿真 228 4.10　宽带数字接收机FPGA实现实例 235 4.10.1　接收机主要芯片介绍 236 4.10.2　基于多相滤波DFT调制的宽带数字接收机FPGA设计 243 4.10.3　信号检测与脉冲测量FPGA实现 250 4.10.4　脉内分析FPGA实现 259 4.11 本章小结 270 第5章 雷达辐射源无意调制特征提取与个体识别 271 5.1 概况 271 5.1.1 发展概况 271 5.1.2 雷达信号无意调制特征的基本要求 272 5.1.3 无意调制特征提取与个体识别方法概述 277 5.2 经典实现方法 279 5.2.1　雷达常规PRI特征的提取与个体识别 279 5.2.2　雷达载波频率偏移特征的提取与个体识别 281 5.2.3　雷达脉冲信号上升沿包络特征的提取与个体识别 282 5.2.4　雷达信号相位噪声特征的提取与个体识别 292 5.3 基于多域RF-DNA雷达辐射源的个体识别 312 5.3.1 时域RF-DNA特征提取 312 5.3.2 频域RF-DNA特征提取 314 5.3.3 时频域RF-DNA特征提取 316 5.3.4 分形域RF-DNA特征提取 319 5.3.5 构建多域RF-DNA 321 5.3.6 基于支持向量机的雷达辐射源个体识别 322 5.4 基于栈式稀疏自动编码器的雷达辐射源个体识别技术 328 5.4.1 XGBoost分类器 328 5.4.2 sSAE-XGBoost算法 331 5.4.3 实验与分析 332 5.5 本章小结 334 第6章 压缩采样宽带数字接收机 336 6.1 引言 336 6.2 压缩采样理论 337 6.2.1 压缩采样理论概述 337 6.2.2 信号的稀疏表示 338 6.2.3 测量矩阵的设计 338 6.2.4 稀疏信号的重构 340 6.3 模拟信息转换器结构 343 6.3.1 随机解调结构 343 6.3.2 多陪集采样 344 6.3.3 调制宽带转换器 345 6.4 MWC压缩采样宽带数字接收机设计 350 6.5 基于MWC的多路压缩复用压缩接收机结构 355 6.6 基于MWC离散压缩采样的信号检测技术 357 6.6.1 基于单路压缩采样数据的能量检测算法 358 6.6.2 基于多路压缩采样数据能量混合叠加检测算法 359 6.6.3 算法仿真和性能分析 361 6.7 基于MWC离散压缩采样的信号测频技术 363 6.7.1 复数信号载频估计方法 363 6.7.2 实数信号载频估计方法 364 6.7.3 LFM压缩采样信号参数估计 366 6.7.4 算法仿真与性能分析 368 6.8 基于MWC离散压缩采样的信号识别技术 370 6.8.1 MWC压缩采样信号脉内调制特征分析 370 6.8.2 MWC压缩采样信号脉内调制识别方法 373 6.8.3 单路MWC压缩采样信号的识别流程 375 6.8.4 多路混合叠加压缩采样信号识别 377 6.8.5 算法仿真与性能分析 377 6.9 基于MWC压缩采样均匀线阵的CF与DOA联合估计 381 6.9.1 基于原型MWC压缩采样均匀线阵的CF与DOA联合估计 381 6.9.2 双路MWC压缩采样均匀线阵的CF和DOA联合估计 385 6.9.3 单路MWC压缩采样均匀线阵的CF和DOA联合估计 389 6.9.4 双重压缩均匀线阵结构的CF和DOA联合估计 392 6.10 基于多相结构的MWC数字接收机结构 395 6.10.1 MWC数字接收机的FPGA实现 395 6.10.2 基于多相结构的MWC数字接收机推导 397 6.11 本章小结 400 参考文献 401