基于频谱复杂度的雷达信号调制方式识别

从现阶段的雷达信号识别情况来看,传统的识别方法还存在一定的局限性,无法对小脉宽信号进行有效识别。基于此,本文对基于频谱复杂度的信号识别方式进行了研究,首先从复杂度计算方法以及最小二乘算法等方面对相关理论进行了研究,其次从六个步骤对雷达信号的调制方式识别进行了详细探讨,希望可以为我国的雷达信号识别工作提供一些帮助。

基于分数阶傅里叶变换和循环谱的雷达信号调制方式识别

针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)和循环谱的雷达信号识别方法。通过分数阶傅里叶变换搜索出最大峰值对应的分数阶,把信号粗分为非调频信号和调频信号2大类。对于非调频信号,利用信号的谱峰特征和频谱复杂度以及循环谱特征,对二频编码信号、常规雷达信号、二相编码信号和四相编码信号进行分类识别;对于调频信号,利用自相关得到功率谱特征实现线性调频信号与非线性调频信号的细分类。经实验验证,本文提出的方法在信噪比大于2 dB时,总体识别率达到90%以上。

110 kV变压器现场振动特征与相关因素分析

变压器振动与其运行状态密切相关,为了实现基于振动的变压器运行状态评价,对现场运行的62台110 kV主变进行了振动测试,以变压器振动加速度幅值、基频幅值、基频比重、主频幅值、主频比重以及频谱复杂度为特征量,并对特征量的数值分布进行了统计分析,确定了现场正常运行变压器的特征量分布范围,分析了运行年限对变压器振动特征的影响。结果表明,大多数变压器振动加速度幅值、基频幅值、基频比重、主频幅值、主频比重以及频谱复杂度分别位于5.0、1.0、0.3、2.0、0.9、3.0 m/s2范围内,变压器运行年限超过20年时,其振动幅值、基频与主频幅值增大较为明显。分析结论为变压器运行状态评价提供了数据支持与参考依据。

110 kV变压器噪声特征量统计与分析

变压器噪声是评价其运行状态的关键参数之一,为了实现基于噪声的变压器运行状态评价,对现场运行的72台110 kV主变进行了噪声检测,提出了奇偶次谐波比、高频比重以及频谱复杂度等3个特征量,并且按照冷却方式差异对上述特征量的数值分布进行了统计分析,确定了现场正常运行变压器噪声特征量的分布范围,分析了变压器运行年限对其噪声特征的影响。结果表明,冷却方式对于变压器平均声压级、奇偶次谐波比、高频比重以及频谱复杂度特征的分布具有较大影响,强迫风冷变压器特征参数普遍偏高,而变压器运行年限对上述特征并无明显影响。分析结论为变压器运行状态评价提供了数据支持与参考依据。