基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取

针对复杂电磁环境中雷达辐射源特征参数的分选和识别问题,提出将辐射源信号的双谱作为雷达辐射源个体特征,并进一步提出将Walsh变换作为双谱特征优化算法。利用双谱中包含的信号细微信息和双谱受高斯噪声和杂波影响较小等特性,提高雷达辐射源个体特征参数的有效性;针对信号双谱中包含了很多与个体特征无关的冗余信息,不利于机器进行识别处理的缺点,利用Walsh变换对信号的双谱特征进行优化,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。     

基于堆栈式LSTM网络的通信辐射源个体识别

针对现有通信辐射源个体识别方法预处理过程复杂及特征提取较难的问题,提出了一种基于堆栈式长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的辐射源个体识别算法。该算法直接使用IQ时间序列信号训练LSTM网络,即可实现对通信辐射源个体的高效识别,避免了复杂的信号预处理过程。为使LSTM网络能更好地适用于通信辐射源个体识别,利用3层LSTM网络提取辐射源深层特征,并通过实验优化了网络参数。然后对该算法的实际应用泛化性进行了实验探究,结果表明该算法在其他辐射源数据集上也取得了较好的效果。最后,通过实验对算法进行了验证,结果表明相比于传统算法,在样本数较多时,该算法的识别准确率可以达到98%,而且简单快速智能,便于工程化与实用化。     

基于堆栈式LSTM网络的通信辐射源个体识别

针对现有通信辐射源个体识别方法预处理过程复杂及特征提取较难的问题,提出了一种基于堆栈式长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的辐射源个体识别算法。该算法直接使用IQ时间序列信号训练LSTM网络,即可实现对通信辐射源个体的高效识别,避免了复杂的信号预处理过程。为使LSTM网络能更好地适用于通信辐射源个体识别,利用3层LSTM网络提取辐射源深层特征,并通过实验优化了网络参数。然后对该算法的实际应用泛化性进行了实验探究,结果表明该算法在其他辐射源数据集上也取得了较好的效果。最后,通过实验对算法进行了验证,结果表明相比于传统算法,在样本数较多时,该算法的识别准确率可以达到98%,而且简单快速智能,便于工程化与实用化。     

基于VMD分解和多域联合分布的雷达辐射源识别

针对现有雷达辐射源个体识别存在的识别准确率低、难以区分同型号雷达、缺乏实采信号验证等问题,提出了一种基于变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和时频能多域特征联合的雷达辐射源个体识别方法。首先对雷达信号进行VMD,然后对得到的模态分量分别在时域、频域和时频域提取13种特征参数,最后结合k近邻分类器实现雷达个体识别。采用实际采集的船用导航雷达信号对所提方法和现有的其他两种方法进行了对比验证,实验结果表明所提方法在识别准确率、算法鲁棒性方面优于现有两种方法,具有一定的工程应用价值。     

外辐射源雷达模糊函数的快速算法与硬件实现

外辐射源雷达作为一种新体制雷达在探测低空小目标应用中得到了广泛的关注。针对外辐射源雷达利用模糊函数探测目标时延和多普勒频移的计算量大、难以满足系统实时性要求的问题,提出一种快速计算模糊函数方法。首先，将数据进行分段;然后，对分段后数据分别进行相关运算和抽取滤波;最后，用快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)算法对数据进行处理,显著提高了模糊函数的计算效率,并在现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)上实现了该算法。实测结果表明了该算法的可行性，研究成果为外辐射源雷达系统算法硬件化提供了参考依据。     

外辐射源雷达模糊函数的快速算法与硬件实现

外辐射源雷达作为一种新体制雷达在探测低空小目标应用中得到了广泛的关注。针对外辐射源雷达利用模糊函数探测目标时延和多普勒频移的计算量大、难以满足系统实时性要求的问题,提出一种快速计算模糊函数方法。首先，将数据进行分段;然后，对分段后数据分别进行相关运算和抽取滤波;最后，用快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)算法对数据进行处理,显著提高了模糊函数的计算效率,并在现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)上实现了该算法。实测结果表明了该算法的可行性，研究成果为外辐射源雷达系统算法硬件化提供了参考依据。     

小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取

在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。     

小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取

在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。     

雷达特定辐射源识别的直观系统模型

利用Yoyos系统与随机微分几何,对特定辐射源识别问题进行系统建模及数学分析,建立了一种有意义的几何学描述。通过上述模型及分析,指出辐射源个体所辐射信号的瞬时参数中包含具有内蕴性质的指纹特征信息,且由产生信号的辐射源个体的系统低维状态流形决定。提出了一种雷达辐射源指纹特征信息的有效性判据和信号内蕴指纹特征参数。最后通过外场实验数据验证了本文所提出模型及特征的正确性和有效性。     

雷达特定辐射源识别的直观系统模型

利用Yoyos系统与随机微分几何,对特定辐射源识别问题进行系统建模及数学分析,建立了一种有意义的几何学描述.通过上述模型及分析,指出辐射源个体所辐射信号的瞬时参数中包含具有内蕴性质的指纹特征信息,且由产生信号的辐射源个体的系统低维状态流形决定.提出了一种雷达辐射源指纹特征信息的有效性判据和信号内蕴指纹特征参数.最后通过外场实验数据验证了本文所提出模型及特征的正确性和有效性.     

基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别

为了解决传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法在小样本条件下泛化能力差、识别准确率低的问题, 通过在匹配网络的基础上引入权重门控单元和多尺度特征提取模块, 提出了基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别方法。在该方法中, 多尺度特征提取模块能够提取匹配网络不同卷积层的多尺度特征, 权重门控单元能够根据不同的识别任务赋予特征不同的权重大小, 实现根据具体任务选择最具代表性的目标特征, 从而以该特征为主导完成目标识别任务。在运动和静止目标获取与识别(the moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)数据集上对提出的方法进行了验证, 实验结果表明，所提方法较其他3种小样本学习方法和两种小样本SAR目标识别方法表现出了一定的优越性, 而且所提方法经实验验证在噪声环境下表现出了一定的鲁棒性。     

基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络的HRRP目标识别方法

针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)目标识别中有效表示和特征提取这一关键问题,提出了基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络(deep convolution neural network, DCNN)的识别方法。首先,提取HRRP的双谱-谱图特征表示作为CNN的输入。然后,通过网络训练提取出深层本质特征,实现对雷达目标的识别。最后,对不同特征表示的识别结果进行对比。采用卫星目标实测数据进行实验,结果表明,该方法可以准确有效地识别雷达目标,而且与其他常用特征表示相比,双谱-谱图特征表示具有更好的识别准确率和噪声鲁棒性。     

高分辨率雷达距离像用于目标识别的研究

针对飞机目标的分类问题,研究将雷达目标的高距离分辨率(high range resolution,HRR)像用于识别的方法。介绍两类基于目标HRR像的特征:差分功率谱和微分倒谱,并选择基于SARPROP(simulated anneal-ing resilient propagation)算法的多层前馈神经网络作为分类器。利用4种飞机缩比模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法,得到目标的一维距离像。对上述两类距离像特征进行了分类,结果表明,差分功率谱特征对于一维距离像具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能。     

基于复值HRRP CICA特征的多方位SAR目标识别

提出了一种基于雷达目标复距离像复值独立分量分析（complex independent component analysis, CICA）的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）目标多方位散射特征提取和识别方法。根据雷达目标散射机理,将目标高分辨率复距离像建模为多个散射中心的复相干叠加。在分析复距离像的基础上,采用CICA方法实现了距离像中每个散射中心响应的分离。针对每个散射中心响应,利用高阶矩方法提取特征矢量。分类器基于隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）设计。采用美国运动和静止目标获取与识别（moving and stationary target acquistion and recognition, MSTAR）计划公开发布的目标实测数据进行算法实验,实验结果说明了提出方法具有较好的识别率。     

基于深层卷积神经网络和双谱特征的雷达信号识别方法

针对复杂电磁环境下利用人工提取特征识别雷达信号存在的主观性强、特征冗余的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的识别方法。该方法首先提取雷达信号的双谱信息作为深层卷积神经网络模型的输入,然后利用模型的自学习能力提取深层特征,实现对不同调制样式雷达信号的识别,最后对不同结构网络模型的识别结果进行对比。仿真实验结果表明,相比传统雷达信号识别方法,该方法对于不同调制类型信号的识别效果优异,并且在识别率、抗噪性上都有所提升。     

Radar Target Recognition Algorithm Based on RCS Observation Sequence——Set-Valued Identification Method

This paper studies the problem of radar target recognition based on radar cross section (RCS) observation sequence. First, the authors compute the discrete wavelet transform of RCS observation sequence and extract a valid statistical feature vector containing five components. These five components represent five different features of the radar target. Second, the authors establish a set-valued model to represent the relation between the feature vector and the authenticity of the radar target. By set-valued identification method, the authors can estimate the system parameter, based on which the recognition criteria is given. In order to illustrate the efficiency of the proposed recognition method, extensive simulations are given finally assuming that the true target is a cone frustum and the RCS of the false target is normally distributed. The results show that the set-valued identification method has a higher recognition rate than the traditional fuzzy classification method and evidential reasoning method.     

基于非线性变换的高分辨率距离像雷达目标识别

雷达目标识别的预处理工作是高分辨距离像领域中的重要组成部分,也是提高识别率的重点和难点。给出了一种结合信号统计特性的信号预处理方法,通过对高分辨距离像(highresolutionrangeprofiles,HRRP)的非线性变换作为特征,有效地拉大了异类目标信号之间的欧氏距离,从而提高了分类的识别率。基于ISAR雷达实测飞机数据的实验结果证明了该方法的有效性。     

基于VMD和特征融合的辐射源信号识别

在日趋复杂的电子对抗中,如何提高雷达辐射源信号(radar emitter signal, RES)识别率和抗噪性能是亟待解决的问题。为此提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和特征融合相结合的RES识别方法。首先利用VMD算法对各雷达信号进行分解得到3个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF);然后,对这3个IMF分量提取排列熵(permutation entropy, PE)和样本熵(sample entropy, SE)特征进行特征融合，构成六维特征向量；最后利用支持向量机对辐射源信号进行识别。利用6种不同的辐射源信号对该方法进行了验证,仿真实验结果表明,该方法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下能取得较好的识别率,当SNR不低于0 dB时,六维特征向量的识别率达到100%,具有较强的抗噪性能。     

基于改进Dijkstra算法与时频域滤波的雷达目标识别

针对弹道中段雷达目标回波的微多普勒特征提取精准度不高导致目标识别率低的问题, 提出一种基于改进Dijkstra算法与时频域滤波相结合的雷达目标分类识别方法。该方法首先采取改进Dijkstra算法提取多分量回波信号中最强分量的瞬时多普勒特征, 然后利用时频域滤波方法滤除最强分量, 依次提取多分量信号的瞬时多普勒特征, 并将该特征应用于弹道中段雷达目标识别。仿真结果表明, 该方法适用于多种微动形式, 提取回波信号的微多普勒特征的精度更高, 对于弹道中段雷达目标平均识别率较高。