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电子侦察在现代战争中发挥着重要作用,是获取军事情报的主要途径,为电子进攻和电子防护提供重要参考。现代化电子战中使用的都是各种先进的电子设备,通信的方式多样,战场上传输的信号复杂多变。在严峻的战场电磁环境下,为实现全概率信号截获,电子侦察接收机普遍具有大的带宽和动态范围。然而,如何在所截获的宽频段信号中检测窄带目标通信信号是电子侦察领域亟待解决的难题。短波、超短波频段是电子战的主要战场,也是进行电子侦察的主要频段。因此,本文主要研究了在超短波频段截获的宽带信号中如何高效地检测特定窄带目标信号,其中,根据已知情报,目标信号为符合某军标的敌军通信信号。本文的主要研究内容包括以下两个部分:第一部分主要研究了信道化技术的基础理论。首先研究了信号的采样定理,介绍了几种接收机的结构模型,并分析了多速率信号处理的理论,推导了滤波器的多相表示。然后,从信道化滤波器组入手,先介绍了滤波器组的基本概念,研究了带通滤波器组信道化方法,对于滤波器组的低通实现进行分析,并讨论了滤波器组高效结构,分别对实信号和复信号基于多相滤波器组的信道化实现进行研究。最后,通过MATLAB仿真了频率范围在68-78MHz的宽带侦察信号,利用多相滤波数字信道化技术将高速率宽带信号拆分为100个带宽为100KHz的低速率子带信号,并分析了低通原型滤波器的设计对信道化子带信号的影响。第二部分主要对信号检测算法进行研究。首先,介绍了几种常规信号检测方法的基本原理,分析了它们各自的优点和不足。然后,针对信道化子带中目标信号的检测,介绍了基于子带平均能量自适应门限检测法,描述了该方法的结构框图,并对相关函数计算的频域实现进行推导,在此基础上提出了一种基于相关函数特征峰值比的检测方法。接下来分别对基于子带平均能量自适应门限算法和基于相关函数特征峰值比算法进行仿真,并分析了两种检测方法的性能。最后,研究了相关函数的一些无量纲特征,并根据从相关函数中提取的特征通过SVM(Support Vector Machine,SVM)分类器进行信号与噪声的分类。