基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取

雷达辐射源个体特征对复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义.双谱中包含了丰富的信号细微信息,如雷达辐射源的相位噪声、频率漂移等特征,且受高斯噪声和杂波影响较小,因此可以作为雷达辐射源信号的个体特征之一.但是信号双谱中包含了很多冗余信息,不利于机器进行识别处理.利用双谱对角切片对双谱特征进行优化,剔除其中无效、冗余的信息,将变换后的结果作为雷达辐射源个体特征信息.仿真实验结果验证了算法的可行性.     

现代雷达辐射源识别技术研究

对雷达辐射源进行准确识别是当前研究的重点课题之一,主要包括对雷达辐射源个体信号、雷达辐射源型号的识别.系统地介绍了当前用于识别雷达辐射源个体信号、雷达辐射源型号的几种常用方法,从理论上详细分析了它们的优缺点,并重点提出了脉内特征在现代雷达辐射源识别中的重要性.最后指出当前这一领域亟需解决的一些问题.     

基于奇异值分解的双谱降维研究

在基于雷达高分辨距离像(HRRP)的目标识别中,双谱特征是一种有效的识别特征,但维数过高限制了它的应用。对双谱矩阵进行奇异值分解,提取奇异值向量以及大奇异值对应的奇异向量作为识别特征,与挑选双谱法相比,不仅识别率有所提高,而且克服了挑选双谱特征每有新目标加入都需重新挑选双谱频点的缺点,基于实测数据的识别结果验证了所提方法的有效性。     

PCA在雷达目标识别中的应用研究

研究了宽带高分辨雷达目标识别中的特征压缩问题.首先提取目标一维距离像双谱特征,然后应用主元分析法(PCA)降低目标特征维数,最后利用支持向量机对3类实测目标数据进行识别.实验结果表明,对雷达目标识别来讲,PCA是一种可行的特征压缩方法.     

基于深度学习的雷达辐射源识别算法

为解决雷达辐射源识别中特征提取困难、低信噪比条件下识别效率低的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习智能识别算法,构建了一个CNN-LSTM网络,能实现对不同脉内调制方式雷达辐射源的端到端识别.该网络首先利用卷积层学习信号局部特征,然后将卷积层输出的结果输入长短期记忆网络,学习信号的全局特征,最...     

基于时频原子方法的雷达辐射源个体识别

针对雷达辐射源个体识别问题,提出一种时频原子分解的特征提取方法.该方法针对主振放大式发射机,首先根据锁相环频率合成器相位噪声的功率谱,模拟含有特定相位噪声的辐射源信号.然后基于时频原子分解原理并采用膜算法将带有相位噪声的辐射源信号在正弦原子库中进行一次分解.最后利用分解后的原子提取出正弦原子能量特征和原子频率偏差特征,...     

辐射源信号指纹信息的电子防护及与个体的分离

提取辐射源信号指纹特征,经分类处理后以识别对方同型号辐射源中的不同个体,这已成为电磁空间交战各方常用的技术手段.在这一过程中如何确保己方辐射源信号指纹信息的安全,同样是电子对抗中电子防护需要研究的重要内容.针对这一问题,在对辐射源信号指纹特征提取方法与表征要素归纳总结之后,提出了基于预失真处理的指纹信息隐藏、按照预设模...     

辐射源细微特征用于个体识别的可行性分析

首先分析了辐射源细微特征应该具有的基本特性,并给出了辐射源的(潜在)细微特征参量、测量准确度的影响因素及应用限制条件.然后,给出了辐射源细微特征差异、参数测量精度与正确分辨概率之间的定量关系,为判断细微特征差异能否用于个体识别提供了理论依据.最后,作了举例说明.     

基于多参数特征的辐射源识别技术

针对复杂战场电磁环境下辐射源识别困难的问题,提出一种基于多参数特征的辐射源识别方法。介绍了辐射源辐射信号特征量的提取技术,给出了识别的原理和步骤。最后在小样本和大样本辐射源数据库的基础上,利用该识别技术进行了仿真,结果证明了基于多参数特征的辐射源识别方法的有效性和准确性,相比于传统的辐射源识别技术,该方法识别率更高,速度更快。     

基于缺失数据填补的辐射源识别方法

针对模板雷达特征参数残缺而造成的测量辐射源不能正确识别问题,提出了一种基于 缺失数据填补的辐射源识别算法。该算法利用矢量神经网络对缺失数据进行填补,并对填补 后的训练样本进行重新训练,从而得到网络结构参数。仿真实验表明本文方法不仅能处理缺 失数据,而且在噪声环境下也能识别区间类型和标量类型的输入矢量。
     

基于非线性器件特征的辐射源识别

为提高雷达辐射源的正确识别率以满足航空电子对抗需求,提出基于非线性器件特征的辐射源识别方法.在非线性失真分析的基础上,通过谱再生现象的观测,对非线性器件的功率级数系数进行了估计,由于不同的雷达系统设计和随机组装,因此这种特征对每一辐射源是唯一的.仿真结果表明,该特征提取方法在低信噪比环境下可以获得高的辐射源识别率,证实...     

基于多维几何形状的雷达辐射源识别算法

针对复杂电磁信号环境下雷达辐射源识别困难的问题,提出了一种基于多维几何形状的辐射源识别算法。借助几何形状将辐射源空间特征向量转换为平面向量,计算向量各夹角余弦值,再同辐射源数据库进行比较,实现辐射源型号的自动识别。仿真验证了提出的识别算法,识别率均在80%以上。     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。     

雷达辐射源指纹识别设备的设计与实现

随着雷达辐射源的增加和扩散,辐射源识别已经成为电子侦察的一个难题,识别和跟踪辐射源越来越困难.辐射源"指纹"分析识别技术提供了一种识别或确认辐射源的途径和方法.该类技术已经在国外一些电子侦察装备中使用.雷达辐射源指纹识别设备的设计与实现需要采用"高保真数字接收 信号处理 专家系统识别"的技术体制,该设备可从整体上提升对雷达辐射源目标的辨识能力和跟踪能力.     

开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究

针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

雷达组网系统辐射源威胁度评估

根据空对地电子进攻作战特点,运用层次分析法将地面组网雷达对空中作战飞机的威胁度进行了评估与分析,给出了组网雷达威胁度评估的层次结构,确定了一套评估指标,建立了三级评判模型,并确定了各因素权重。最后,给出了组网雷达辐射源威胁度的量化评估方法,并通过实例证实了该方法的有效性。