雷达辐射源自动识别的设计与实现

针对基于五大常规参数的传统雷达辐射源识别方法的局限性,提出关于方位角稀释后的脉冲串波形数据的雷达辐射源自动识别方法.该方法通过对脉冲串波形数据的波形调理与脉冲分离、脉内特征参数提取、信号调制类型识别、脉冲归类和所属雷达辐射源识别等环节的设计研究,完成雷达辐射源自动识别系统架构的工程实现.采用模拟数据测试结果表明,基于该方法设计的系统识别速度快、准确率高,可为雷达对抗侦察设备的改进提供重要参考.     

一种新的雷达辐射源信号脉内特征参数选择方法

为提高雷达辐射源信号识别速度,提出了一种脉内特征参数选择的新方法．首先对熵、相像系数、模糊函数、复杂度和双谱五种脉内特征参数的提取算法进行了研究,其次利用留一法误差来评估特征参数对分类器泛化性能的影响,最后对特征参数的评估进行了仿真实验．仿真结果表明,基于留一法误差可以较好地实现特征参数选择,为提高雷达辐射源信号识别准确率提供参考．     

一种雷达辐射源信号脉内特征的综合评估方法

针对在雷达辐射源信号分选中脉内特征评估指标单一的问题,提出了一种新的雷达辐射源信号脉内特征的综合评估方法。该方法首先建立脉内特征的三层指标评估体系,并根据建立的评估体系进行特征评估指标度量及归一化;然后结合专家先验知识及实际环境进行了区间层次分析以确定指标的权重区间,并使用改进的投影寻踪算法建立非线性方程优化模型;最后利用非单调投影谱梯度算法实现了主客观的决策融合。仿真结果表明,该方法可以根据具体电磁环境给出最佳的脉内特征评估结果,与现有方法相比,所提的评估方法更加全面。     

双谱二次特征在雷达信号识别中的应用

针对利用常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号识别存在的问题,提出将信号双谱作为雷达辐射源特征参数,并将Bhattacharyya分离度准则作为双谱的二次特征提取的算法.利用双谱分析可以完全抑制高斯有色噪声对信号的影响,同时保留信号的幅度和相位信息的特点,提高雷达辐射源特征参数的有效性;针对信号双谱中包含许多对识别辐射源不起显著作用的双谱和与辐射源识别无关的冗余双谱,将Bhattacharyya距离作为双谱二次特征提取的依据,将具有最强类可分离度的双谱提取出来作为信号的特征参数.仿真结果表明,提取的双谱二次特征具备一定的抗噪能力,在较宽信噪比范围内能够较好地体现辐射源之间的个体差异,平均识别正确率可达到95%.     

一种提取非线性调频信号脉内特征的新方法

信号脉内调制信息识别技术对密集和复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义．通过信噪比估计，将小波脊线法和平滑伪WVD法相结合，提出了一种提取非线性调频信号脉内特征的综合提取方法，实现在不同信噪比条件下准确提取非线性调频信号的脉内特征．仿真结果证实了算法的可行性．     

基于多学习单元卷积神经网络的雷达辐射源信号识别

现有基于人工提取特征的复杂体制雷达辐射源信号识别方法时效性低,识别准确率不佳. 为此,提出了一种基于多学习单元卷积神经网络的识别方法. 首先对辐射源信号的模糊函数进行高斯平滑,以校正噪声带来的毛刺与畸变;然后提取其正交切片作为进一步的特征提取对象;最后构建多学习单元卷积神经网络,学习和提取正交切片深层、泛在的特征,并通过softmax分类器进行分类识别. 仿真实验结果表明,所提方法在信噪比为-2 dB时对6类典型雷达信号的整体平均识别率均保持在99.86%以上,即便是在-6 dB环境中,雷达信号的识别率也可达到88.50%,在极低信噪比条件下具有良好的性能和可行性.     

基于QPSO的雷达辐射源信号识别方法研究

鉴于支持向量机(SVM)方法对雷达辐射源信号具有较理想的识别结果,但对模型参数没有具体选择方法的问题,设计了一种以具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法为参数优化方法的SVM分类器,并提出了基于QPSO-SVM的雷达辐射源信号识别方法.QPSO-SVM分类器在采用QPSO算法对SVM进行优化改进的同时,继承了SVM分类器泛化能力强的特点,对雷达辐射源信号识别问题具有良好的适应性.实验结果表明,与其他方法相比,本文方法在保证识别准确率的同时,降低了参数选择时间.     

基于逆云模型的雷达辐射源识别方法

针对由于噪声环境造成的雷达辐射源不能正确识别的问题,提出了一种新的基于逆云模型的雷达辐射源识别方法。该方法首先构建了更符合实际的含有噪声数据的雷达辐射源数据库,利用逆云模型求出数据库中雷达辐射源各属性的云数字特征,给出了基于属性相似度的识别权重确定方法,并构建了基于云模型和属性相似度的雷达辐射源分类器。仿真实验证明,该方法可以更好地处理由于噪声环境引起的随机性和模糊性,能在恶劣噪声环境下有效地进行雷达辐射源识别。     

雷达辐射源信号识别的效能综合评估方法

针对现有评估方法存在指标权重设置不科学、评估方法不合理等问题,提出了一种雷达辐射源信号识别的效能综合评估方法。该方法首先根据雷达辐射源信号识别的效果,建立效能评估指标体系;然后在评估准则下,采用直觉模糊网络分析法对具有关联性特点的指标进行分析,并求解其指标权重;最后在区间犹豫模糊思想的基础上,结合消去与选择转换法和逼近理想排序法建立级别优先关系,从而实现雷达辐射源信号识别的效能综合评估。仿真结果表明,该方法可以得出合理的雷达辐射源信号识别方法效能的评估顺序。与现有方法相比,所提方法可以有效地解决指标相互关联的问题,并且可避免因评估方法的缺陷造成的错误评估。     

基于频谱复杂度的雷达信号调制方式识别

针对常见雷达信号识别方法不能适应小脉宽信号识别的问题,本文提出了一种基于频谱复杂度的雷达信号调制方式识别方法。该方法通过提取信号频谱复杂度特征、信号平方频谱特征、谱峰特征以及最小二乘直线拟合方差特征,以4个特征参数为出发点,设计了一个基于频谱复杂度的树形结构流程。该流程首先对雷达信号的频谱序列进行量化,计算量化后的6种雷达信号的频谱复杂度,根据信号频谱复杂度的不同进行分类,然后根据所求特征参数对6种雷达信号进行分层次识别。仿真结果表明,基于频谱复杂度的雷达信号调制方式识别方法能够实现在窄脉冲的情况下的雷达信号调制方式识别,当信噪比大于6 d B时具有比较好的识别效果。     

基于WVD时频分析的雷达信号抗识别效果验证

从雷达侦察技术的角度，选择WVD时频分析作为雷达信号反侦察抗识别效果分析工具，通过对几种复杂雷达信号识别效果的仿真，分析雷达辐射源信号波形和参数变化对识别效果的影响，探寻具有优良抗识别效果的雷达信号的变化规律，为雷达反侦察研究提供新的思路．     

基于模糊函数零点切片特征优化的辐射源个体识别

针对模糊函数核函数优化法的计算问题和核点排序的不稳定性,提出了一种新的辐射源个体识别算法．首先抽取模糊函数零点切片作为中间特征,继而设计了直接判别比准则来指导核点优化．零点切片特征优化法不仅显著提高了识别性能,而且保留了辐射源信号最具鉴别力的个体特征,避免了在模糊函数全平面进行参数优化带来的内存溢出问题．对美国海军实验室雷达数据和实测雷达辐射源数据的实验均验证了所提方法的可行性和有效性．     

雷达辐射源识别专家系统的数据库设计

文章在分析了雷达辐射源信号特点的基础上，提出了一种雷达辐射源识别专家系统的数据库设计方法。该方法运用了规则入库、非规范化设计和面向对象的数据库设计思想，满足了专家系统对数据库的特殊要求。     

雷达信号脉内调制特征的时频分析

介绍了时频分析理论,指出其在雷达信号脉内调制特征分析方面的优势,并针对常见雷达信号,研究了连续复小波变换模分析,结合傅里叶变换在提取雷达信号脉内调制规律和调制参数中的应用,仿真结果证明本方法是有效的.     

基于瞬时测频的非线性调频信号脉内特征估算方法

针对瞬时自相关方法对非线性调频信号脉内分析的不适用性,提出一种基于自相关-高阶差分的脉内特征估算方法,通过多次高阶差分获得非线性调频信号的调制参数.最后对单载频信号、线性调频信号和非线性调频信号等三种典型连续调频信号进行了仿真分析.仿真结果表明,该方法在保持瞬时自相关方法性能的基础上实现了对非线性调频信号的脉内分析,具有一定的工程应用价值.     

熵特征在雷达信号分选中的应用

针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,应用信息熵特征实现了低信噪比条件下未知复杂雷达信号的高准确率分选.对接收到的雷达信号首先求得维格纳分布空间和双谱空间,然后对该空间进行子空间划分,在子空间分布概率下,求取雷达信号的信息熵特征构成二维特征向量,该特征向量反映了信号在这两种空间下的能量分布.最后对8种雷达辐射源信号进行了特征提取和分类仿真实验.实验结果表明所提取的特征参数在宽信噪比范围内均具有很好的分离性和稳定性,验证了该方法的有效性.     

雷达脉内调制识别的改进残差神经网络算法

针对人工提取的特征计算量大且存在主观、不能完全体现信号本质以及生成时频图像耗时过长的问题,提出了一种以改进残差神经网络ResNet32为框架,对雷达时域信号特征进行提取并识别的雷达信号脉内调制的算法。算法建立9种脉内信号的时域信号数据集,输入到ResNet32框架中进行训练、分类、识别。算法节省了大量生成时频图像的时间,并且实验验证算法在低信噪比(SNR)时的识别率更加优秀。在混合信噪比的实验条件中,SNR=-14 dB和SNR=-8 dB时的识别率均达到90%以上。     

基于贝塞尔曲线的雷达信号脉内无意调相特征提取及个体识别

针对脉内无意调相(Unintentional Phase Modulation on Pulse,UPMoP)特征的提取及降维问题,提出一种基于贝塞尔曲线UPMoP特征提取的雷达辐射源个体识别方法.从简化的信号相位观测模型出发,进行相位去斜处理,得到含噪声干扰的无意调相信息;利用贝塞尔曲线拟合的方式进行降噪,并以贝塞尔...     

基于FRFT的对流层散射Chirp信号重构方法

针对对流层散射的辐射源信号侦察中提取低信噪比信号特征难的问题,采用分数阶傅里叶变换（FRFT）提取了对流层散射线性调频信号的调频斜率与载频;在低信噪比条件下,给出了信号初步检测及采用FRFT、滤波和反FRFT进行信号特征估计与重构的方法．实测数据的处理结果证明了该方法的有效性,为脉宽测量和脉内调制特征分析提供了高信噪比基础．     

基于稳态循环谱特征的通信辐射源识别方法

为实现低信噪比环境下多种通信辐射源的高精度识别,提出了一种基于稳态循环谱特征的通信辐射源识别方法,利用循环谱频域截面谱对高斯噪声的强鲁棒性,提取不同辐射源成形滤波器间的本征差异进行识别.首先对接收到的稳态信号提取循环谱频域截面谱并利用主成分分析方法降维,之后分别采用皮尔逊相关系数法、概率神经网络、弗雷歇距离法等判决方法进行辐射源类别判决.仿真实验显示,该特征使用概率神经网络判决和皮尔逊相关系数法判决,显著优于传统循环频率域的切片特征,证明有一定应用价值.