基于联合投影字典学习的辐射源调制识别

针对字典学习用于辐射源识别时原子表征能力有限和复杂环境适应性不足问题,提出一种基于联合投影字典学习的辐射源识别方法。利用时频变换提取辐射源信号初始特征,并通过降维、降噪实现特征预处理;采用核空间投影和降维投影学习方式优化字典原子结构,基于数据集训练获取联合投影字典;通过分类测试完成了有效性验证。仿真结果表明：该方法所提取字典原子具备较强表征能力,能够适应参数多变的复杂环境;较常规有监督字典学习方式更易区分多类型、高相似度信号,-6 dB时单载频信号、线性调频信号、非线性调频信号、二相编码信号、四相编码信号、Frank信号、二相频率编码信号、四相频率编码信号、非线性调频-二相编码复合调制信号、二相频率编码-二相编码复合调制信号10类辐射源信号的整体平均识别率为94.4%.     

基于Fisher判别字典学习的辐射源调制特征识别

针对基于字典的信号调制类型识别方法中解析字典原子形态单一、无法与复杂辐射源信号最优匹配的问题,提出一种基于Fisher判别准则的字典学习方法。对辐射源信号进行时频分析,借鉴图像处理的方法提取信号时频特征列向量,在字典训练过程中加入信号调制类型信息,根据Fisher准则训练字典,使字典原子类间距离最大同时类内距离最小,以增强字典的识别性能;通过仿真分析Fisher判别字典的识别性能以及原子个数对字典性能的影响。研究结果表明：该方法相比于解析字典法和无监督字典法,具有更好的识别性能,在低信噪比时识别性能突出、抗噪声干扰性能好;综合考虑识别性能和计算量,当字典原子数取20时该方法性能最优。     

融合卷积特征与判别字典学习的低截获概率雷达信号识别

针对低截获雷达信号通常采用人工特征选择,且在低信噪比、样本数量少情况下识别率低的问题,提出一种融合雷达信号时频图像的卷积特征与字典学习识别算法。该算法以表征信号调制方式的时频图像为基础,通过时频变换获得信号的二维时频数据,输入到LeNet-5卷积神经网络中。网络通过美国MNIST数据库手写数据集进行预训练,将预训练后网络中的2～6层网络参数迁移到新的LeNet-5中,取出第6卷积层的数据作为提取的卷积特征。使用判别字典学习方法进行识别。仿真结果表明：通过预训练处理能够加快网络的收敛与优化,有效提取到每类信号的卷积特征;与文献［4］、文献［24］、文献［25］、文献［26］中4种算法相比,利用判别字典学习能够在样本少、低信噪比情况下取得较高的识别率。     

基于时频图像纹理特征的雷达辐射源信号识别

为了解决低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率低的问题,提出了一种提取时频图像纹理特征的脉内调制方式识别方法.该算法首先对信号进行Choi-Williams变换,在对时频图进行预处理后提取其改进的局部二值模式纹理特征(LBPV),并用支持向量机进行分类判别.使用6种典型雷达信号进行仿真实验,仿真结果表明在-2 dB的低信噪比条件下该方法的平均识别率可达95％以上,局部二值模式算子在低信噪比下的识别能力得到大的提高.     

基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号识别

针对在低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率低的问题,提出了一种基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号脉内调制方式识别方法.该方法使用新的改进Morlet小波提取信号瞬时频率,变换后提取其二次特征用于分类识别.计算机仿真结果表明本方法提取的特征向量具有良好的识别能力,在2 dB的低信噪比条件下,平均识别率可达到90%以上,通过与现有方法进行对比仿真验证了本算法在低信噪比环境下的优越性.     

基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号识别

针对在低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率低的问题,提出了一种基于小波脊线特征提取的雷达辐射源信号脉内调制方式识别方法.该方法使用新的改进Morlet小波提取信号瞬时频率,变换后提取其二次特征用于分类识别.计算机仿真结果表明本方法提取的特征向量具有良好的识别能力,在2 dB的低信噪比条件下,平均识别率可达到90％以上,通过与现有方法进行对比仿真验证了本算法在低信噪比环境下的优越性.     

基于图形轮廓的雷达信号模糊函数主脊切面特征提取方法

从复杂体制雷达辐射源信号中提取有效的特征参数,是解决复杂雷达信号分选问题的有效方法。鉴于模糊函数(AF)的主脊切面能很好地描述信号的模糊能量分布信息,提出一种基于图形轮廓的AF主脊切面特征提取方法,该方法提取了反映切面图形轮廓变化剧烈程度的累积角度和反映切面图形轮廓固有特征的单位累积长度作为信号分选的特征向量。模糊C均值聚类实验结果表明：当信噪比不低于12 dB时,常规信号、线性调频信号、二相编码、四相编码、M伪随机序列和二频编码6种典型雷达信号的分选成功率均为100%,即使在信噪比为0 dB时,平均分选成功率也能达到93.5%;在0～20 dB动态信噪比环境中平均分选成功率达到98.9%. 理论分析与分选耗时比较实验结果表明,所提方法具有较低的算法复杂度,证实了其有效性和时效性。     

基于多域特征融合的通信辐射源个体识别方法

为解决利用单一特征进行通信辐射源个体识别识别率不高的问题，提出一种基于多域特征融合的通信辐射源个体识别方法。提取通信辐射源发射信号的多个变换域特征，并组合这些特征为多域特征。构建多通道卷积神经网络，利用多通道卷积操作对多域特征进行深层次提取。通过神经网络的分类器，完成对通信辐射源个体的分类。在低信噪比和瑞利信道条件下，使用所提方法对20个CC2530设备进行识别。研究结果表明：与基于单一特征的辐射源个体识别方法相比，该方法充分利用了通信辐射源发射信号的多个变换域特征，结合神经网络的强大细微特征挖掘能力，实现了对通信辐射源个体的有效识别；该方法能够显著提升在低信噪比的识别准确率和时效性，在0 dB条件下的识别效果仍可达到91.01%。     

基于GLC-KSVD的稀疏表示人脸识别算法

稀疏编码中的字典学习是基于稀疏表示图像分类的核心内容,为此提出了一种基于Gabor特征和标签一致K-SVD(GLC-KSVD)字典学习的稀疏表示人脸识别算法;由于Gabor特征对光照、表情和姿态等具有一定的鲁棒性,首先对图像进行Gabor特征提取,用增广的Gabor特征矩阵来构建初始字典,然后通过字典学习得到原子与类别标签相对应的判别性字典和线性分类器,字典学习模型综合了重建误差、分类误差和稀疏编码误差,通过字典的标签一致约束,同一类别的样本得到相似的编码系数;实验结果表明:该算法具有良好的识别精度和较高的识别效率。     

基于转换脉冲神经网络的雷达辐射源识别方法

为提高雷达辐射源识别智能水平,提出一种新的基于转换脉冲神经网络进行雷达辐射源调制模式识别的 方法。将仿真产生的雷达信号转换为2 维时频图,将传统的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)转化 为脉冲神经网络(spiking neuron network, SNN),使用SNN 进行雷达辐射源识别。仿真实验结果表明：该方法具有 优良的检测精度,当信噪比高于-9 dB 时,识别概率可达96%以上。     

基于椭圆球面波信号的多支路连续相位调制解调方法

针对现有甚低频通信模式通信速率较低、频带利用率不高的问题,探索研究一种基于椭圆球面波信号的多支路连续相位调制解调方法。具有时频域高能量聚集性的椭圆球面波信号引入连续相位调制,利用椭圆球面波信号完备正交特性,将不同阶椭圆球面波信号同时作为连续相位调制的基带调频脉冲信号,产生多支路连续相位调制信号;在信号接收端,利用传统差分相干检测对信息符号序列映射信息进行解调,通过对多个比特周期内信号求互相关值和的方法,实现椭圆球面波波形映射信息的检测与解调。仿真实验结果表明：该多支路连续相位调制解调方法与目前甚低频通信采用的最小频移键控调制模式相比,在调制信号99.9%功率带宽条件下,可有效提高频带利用率约9.43%;但在调制信号99.0%功率带宽条件下,频带利用率会降低约1.24%.     

基于卷积神经网络和模糊函数主脊坐标变换的雷达辐射源信号识别

针对人工提取雷达辐射源信号特征耗时长、特征不明显等问题,提出一种基于深度学习卷积神经网络和模糊函数主脊坐标变换的雷达辐射源信号识别方法。该方法通过快速离散分数傅里叶变换提取信号的模糊函数主脊,并将模糊函数主脊极坐标域的二维时频图作为卷积神经网络的输入,实现对不同雷达信号的分选识别。仿真实验结果表明：新方法不仅在信噪比为0 dB以上保持100%的识别率,在-6 dB时识别准确率也稳定在90%以上;相对于传统的雷达信号识别方法和其他深度学习模型识别方法,在识别率和鲁棒性上均有较大提升,具有一定的工程应用价值。     

振荡线性化舵机相移检测滤波器设计

利用正交载波振幅调制方法设计了自振荡线性化舵机的相移检测滤波器.介绍了滤波器的设计思路,建立了滤波器和检测连接电路的原理框图,分析了滤波器的参数选择和滤波器频域特性,并对理想信号和实际舵机信号的滤波效果进行了仿真.计算结果表明,该滤波器有很高的相移检测精度.     

参数化时频分析在连续波有源探测中的应用

针对双曲调频信号在连续波有源探测中的目标回波检测和直达波干扰抑制问题,提出了基于参数化时频分析的连续波信号处理算法。首先,通过分析双曲调频连续波的信号时频特性,结合参数化时频分析思想,提出了适于有源探测的频域参数化时频变换和针对双曲调频信号的核函数设计。然后,为抑制接收信号中的直达波干扰,采用参数化旋转时频变换处理接收信号,并进行时频域滤波以分离信号分量,再利用反变换重构回波信号。数值仿真和海上实验结果表明,所提算法不仅能准确估计信号时频特征、有效获取双曲调频连续波信号的时频增益、提升检测性能,还可以有效抑制直达波干扰。