基于YOLOv6框架实现典型通信信号调制快速识别方法

随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6（目标检测模型）网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。     

通信信号智能调制识别对抗攻击研究

基于深度学习技术的通信信号调制识别算法由于其优秀的特征提取能力,极大地提升了调制识别任务的精度,但是对抗样本特性的存在,导致基于深度学习的调制识别模型的安全性受到了极大威胁,通过在训练好的调制识别网络中添加设计好的特定微小扰动,就可以使得调制识别模型完全失效。研究了基于深度学习的调制识别模型及其对抗样本攻击方法,提出一种基于快速梯度符号法的定向扰动生成方法,该方法在扰动和原始信号功率比为-21 dB的条件下,针对11类常见的不同调制种类的通信信号生成扰动,实现对通信信号调制识别模型的定向攻击,为智能调制识别模型的攻防对抗提供参考。     

基于自提取脉冲样本图的雷达信号快速提取法

针对电子侦察中截获的敌方雷达信号,估计敌方雷达参数、实现快速的雷达信号提取,对电子对抗决策有重要意义。基于脉冲样本图的描述方式,提出一种新算法,实现对截获的敌方雷达信号的快速识别。算法利用同种雷达信号脉冲之间的匹配相关性,通过脉冲的整体平移,在实现对脉冲样本图的自提取的同时,把用此脉冲样本图描述的雷达辐射源信号筛选出来。仿真分析表明该方法可以获得较高的成功率。     

低截获概率雷达信号侦察技术

低截获概率雷达信号具有低功率、大带宽、复杂调制等特点,传统的电子侦察系统难以对其进行感知。研究了多维联合相干处理、高分辨率检测处理、实时脉内调制分析等关键技术,可实现对低截获概率雷达信号的侦收、检测及识别,提升了电子侦察系统对低截获概率雷达信号的感知能力。     

基于深度学习的通信信号调制识别算法

随着通信技术的发展，信号体制、调制方式日趋复杂，例如CPM、OFDM等，这给调制识别技术带来了巨大挑战。近年来，深度学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力，被广泛应用到模式识别领域中。为了实现复杂调制方式的识别，文章将深度学习技术引入到调制识别领域，并提出一种基于改进的CLDNN模型的调制识别算法。CLDNN模型已被成功应用到语音识别领域，其表现出了强大的特征提取和分类能力。该方法在原有CLDNN模型的基础上，针对调制识别问题的特点，对CLDNN进行了改进。而且该方法不依赖于载波同步、码元同步等预处理。实验结果表明，该方法可同时识别12种信号调制方式和信号体制，信噪比在3dB以上时，整体识别准确率达到90%以上，并且可以较好地识别复杂调制方式和信号体制。     

基于ICA和小波脊的多辐射源调制类型识别

针对电子侦察中多个雷达辐射源信号混叠时的调制类型识别问题,利用独立分量分析将多个雷达辐射源信号进行分离,再对分离后的辐射源信号采用小波变换,提取信号时频分布的脊线,最后计算脊线特征值,通过脊线特征值来判断辐射源调制类型.仿真实验验证了该方法的正确性和有效性.     

时-频分析算法在通信信号调制识别中的应用

在通信情报侦察系统中 ,对通信信号的识别和参数估计 ,是一项关键的技术。主要针对通信系统中最典型的几种信号调制类型 ,如 :PSK ,FSK ,线性FM ,采用了最近受到普遍关注的时频分析算法 (STFT和WVD)和小波变换 ,进行了调制类型的识别仿真。并介绍了这几种方法的基本原理和各自的性能。     

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...     

基于矩特征的雷达信号脉内调制样式识别方法研究

相控阵雷达为了获得良好的低截获(LPI)特性,同时兼顾距离和速度分辨率,需要对信号进行复杂的脉内调制,将发射能量扩散到很宽的频率范围上,甚至与噪声水平相近。对雷达脉内调制信号进行识别,可以获取敌方雷达作战性能并制定相应的干扰策略。针对不同调制信号的时频图几何分布不同的特点,对CW、LFM、PARFM、PSK、FSK五类信号进行Choi-Williams变换,提出将不同信噪比下时频图像中最能反映图像区域几何特征的四个不变矩作为输入特征向量,利用梯度下降算法构建神经网络,对调制样式进行识别的方法。仿真结果表明,方法的识别效果良好。     

基于连续小波变换的脉内调制类型识别技术

脉内调制类型识别是雷达侦察的关键技术之一,特别是低信噪比下的脉内调制识别技术是当前研究的热点.利用基于连续小波变换的瞬时频率提取技术,可以在低信噪比条件下获得不同调制类型信号的瞬时频率特征,从而实现低信噪比下的脉内调制类型识别,仿真结果表明采用这种方法可以有效地实现低信噪比下的瞬时频率提取.     

一种用于卫星侦察的直扩信号参数估计方法

针对卫星通信侦察过程中,信号参数未知的特点,提出了一种直接序列扩频(DS-SS)信号的参数估计算法.首先利用直扩信号中PN序列调制信息码的循环平稳特性,采用循环自相关函数对PN码周期进行估计,再利用相关特性估计出信息码与PN码的同步调制起始点,进行伪码序列的识别.计算机仿真实验验证了该方法的有效性,在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

EP-3E电子侦察飞机的ESM成套设备改进

20 0 4年 4月 2日 ,EDO公司宣称与EP 3E电子侦察机的主合同商Raytheon公司签订了价值840万美元的第二阶段改进合同 ,以便对美海军EP 3E电子侦察飞机进行多阶段电子支援措施(ESM)改进。美海军用EP 3E飞机来搜集情报、监视、侦察数据。由于机上装有高灵敏度的接收机和高增益的天线 ,该机可探测、翻译和报告发自敌方领土纵深的大范围通信和雷达信号。Raytheon公司授予EDO的合同涉及从研制工作直到升级机上电子支援措施 (ESM)成套设备的某些部件 ,通过更换老化的ESM设备 ,可提高设备的可靠性和情报搜集能力 ,以及减轻设备重量。特别…     

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.     

数字处理技术在电子侦察中的应用

通过对信号进行侦察的数学模型和一种基于混沌序列的反侦察系统的介绍,讨论了在对抗与反对抗中取得信息优势的关键技术。指出了数字处理技术在电子侦察领域的重要作用及应用状况,并提出了一种新的反侦察技术的设想。     

一种新的频率调制雷达信号识别方法

频率调制信号广泛应用于现代雷达中,针对此类信号的调制方式识别问题,提出了一种新的识别方法.该方法首先提取信号的二次相位函数(QPF)脊线,然后根据脊线的线性拟合误差将信号分为两类,最后分别通过Radon变换和曲率半径识别出信号的具体调制类型.仿真表明,该方法具有良好的抗噪性和较高的识别正确率.     

电子侦察卫星反电子干扰措施分析

由于电子侦察卫星侦察的特殊性,针对其侦察特点,衍生了很多以削弱电子侦察卫星侦察效能为目的的卫星电子干扰。文章针对卫星电子侦察存在的弱点,分析了提高卫星侦察截获辐射源信号的功率措施,星载设备完全截获辐射源信号的测量条件措施,卫星完全截获到辐射源信号后的分析,以及对可能受到的反电子假目标干扰而提出的对抗措施,最终目的就是为了有效提高卫星侦察效能。     

卫星通信信号识别技术研究

在民用无线电监测、感知无线电、电子对抗等领域,信号调制识别是研究的热点。分析了常用的卫星通信信号调制方式（BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、16APSK）,研究了各种调制方式的识别技术,提出了一种易于实现、识别率高的识别算法。理论分析和仿真验证均验证了该算法的有效性。     

雷达辐射源的极化特征及全极化侦收方法

针对复杂电磁环境下雷达辐射源的有效分选和识别问题,研究了全极化技术在雷达侦察中应用的相关问题。首先结合某相控阵雷达辐射源,讨论了典型雷达辐射源的极化特性;然后讨论了极化技术在雷达侦察中的优势,定量分析了辐射源信号的全极化接收相对于单极化接收的性能改善程度;最后,给出了一种全极化接收机设计方案以及极化测量方案。     

聚焦信息获取技术

对雷达与通信信号进行侦察、截获与分析是电子战的首要任务.在复杂电磁环境下,不仅电磁频谱拥挤、信号密集,而且辐射源工作体制复杂、信号形式多样,给信号侦察、截获与分析带来很大困难.在体系作战中,电子侦察是找"目标",只有发现目标,才能进行电磁攻击或摧毁之.介绍了舒特技术的实战应用,聚焦信号获取技术.     

一种新的雷达信号识别方法

雷达信号的分类识别是电子对抗的一个重要方面 ,而雷达信号包络分析是识别它的一种重要方法 ,它利用检测设备截获敌方雷达信号来识别和分析它的包络特征以便于干扰或抗干扰。采用平滑、微分的方法对包络进行处理 ,获得它的各项参数信息 ,从而达到对雷达信号识别的目的