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针对低信噪比条件下,复杂多类雷达辐射源信号识别存在特征提取困难,识别正确率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和扩张残差网络的辐射源信号自动识别方法.首先通过时频分析将信号时域波形转换成二维时频图像以反映信号本质特征;然后进行时频图像预处理以保留时频图像完备信息,适应深度学习模型输入;最后构建扩张残差网络以自动提取信号时频图像特征,实现雷达辐射源信号分类识别.实验结果表明,信噪比为-6dB时,该方法对16类雷达辐射源信号的整体识别正确率能够达到98.2%,对时频图像特征相似的类LFM(Linear Frequency Modulation)信号的整体识别正确率超过95%.本文提供了一种新的雷达辐射源信号智能识别方法,具有较好的工程应用前景. 相似文献
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在现代信号密集环境中,传统的雷达信号特征描述方式很难对复杂体制雷达辐射源进行描述和识别.因此提出了一种基于脉冲样本图和模糊理论的雷达辐射源识别算法,运用格贴近度的模糊识别算法进行雷达辐射源识别.该方法省略了特征提取过程,简化了处理环节,仿真结果表明,这种方法具有很高的识别准确率. 相似文献
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脉内特征提取是新体制雷达辐射源信号分选的关键问题,文中针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,提出了一种基于高次频谱相像系数和频域奇异谱熵特征的分选新方法,实现了低信噪比下雷达辐射源信号的高准确率分选。对接收到的信号提取高次频谱相像系数特征以及奇异谱熵特征,并将两者作为分选的联合特征向量,运用K means聚类算法实现对不同调制方式的雷达辐射源信号的分选。仿真结果表明:改进后提取的信号特征类间的分离度大且受噪声影响程度小,在信噪比为-2 dB的情况下,该算法的总体平均分选准确率在85%左右,不同调制类型信号间的分选准确率最低为80%。与现有方法相比,文中提出的算法具有更好的信号识别效果。 相似文献
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基于复杂度特征的未知雷达辐射源信号分选 总被引:3,自引:0,他引:3
当前的未知雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题。该本文应用复杂度特征实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率分选。首先,对接收到的信号进行预处理,然后提取其复杂度特征中的盒维数和稀疏性,并将两者作为分选的特征参数,最后基于KFCM算法实现未知雷达辐射源信号的分选。由仿真结果分析可知,预处理后的信号序列的盒维数和稀疏性分离度高且受噪声的影响小,分选结果令人满意,在信噪比为5 dB时,不同调制类型信号间的分选准确率最低为87%。 相似文献
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基于FRFT的域-包络曲线的雷达信号特征提取及自动分类 总被引:4,自引:1,他引:3
提取和补充新的特征参数是解决复杂体制雷达辐射源信号分选和雷达目标识别难题的有效手段,为此该文提出一种基于FRFT的域-包络曲线特征向量的提取方法。该方法通过FRFT搜索得到旋转角域的包络曲线函数,提取出该曲线峰值所对应的值、峰值大小及包络曲线峰度这3个特征,构造新的特征向量,并以此作为经典参数的补充。同时,采用动态聚类法就所提取的特征向量分选空间雷达辐射源信号。大量的仿真结果表明,提取的新特征具有较好的类内聚敛和类间分离能力,还具有较好的抗噪声性能,证实了新特征向量作为信号分选参数的有效性和可行性。 相似文献
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在现代信号环境中,基于传统的雷达信号特征描述方式很难对复杂体制雷达辐射源进行准确描述和识别。提出一种新的雷达参数样本图的描述方式,并研究了基于参数样本图的雷达辐射源识别算法,利用脉冲序列与雷达参数样本图进行匹配识别,给出了参数类型匹配及参数样本图匹配的方案。仿真结果表明,这种方法是有效的。 相似文献
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针对在复杂电磁环境下的雷达辐射源信号识别中传统方法失效,深度学习算法存在低信噪比下识别效果差、网络复杂参数多的问题,提出一种改进EfficientNet模型对雷达辐射源信号进行识别。首先引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)改进网络,提高网络对通道和空间特征的提取能力;结合h-Swish和ReLU两种激活函数进一步改进网络在保持网络精度的情况下加快网络训练;对样本进行标签平滑,对9种不同调制信号的时频图像做CutMix数据增强后输入网络,增强模型的泛化能力。通过实验分析,改进后的模型在信噪比为-10 dB的情况下对9种调制信号的综合识别率达到了94.24%,验证了该方法能够在低信噪比条件下有效识别雷达辐射源信号。 相似文献
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在小波多分辨分析的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵,与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵一起构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验,结果表明:提取的样本特征在低信噪比下具有很好的抗噪性和可聚类性,证明了本文方法的有效性。 相似文献
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文章系统地论述了雷达信号特征提取和辐射源体制识别的原理和方法。设计了人工神经网络识别器,包括神经网络模型的选择、神经网络拓扑结构和体制识别算法及其流程。 相似文献
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二维主分量分析的脉内调制识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着雷达信号脉内调制方法日趋复杂,单纯地利用时域或频域的算法来进行信号调制类型的识别已很难奏效.借助于雷达信号的时频分布图像,提出了一种在时频联合域上进行信号识别的新算法.首先揭示了时频分布图像中确实蕴含着信号调制类型的本质特征,然后详细阐述了利用二维主分量分析来提取时频分布图像特征参数的算法,最后对算法进行了仿真,并从识别率、算法复杂度以及硬件需求和训练时间3个角度进行了比较.结果表明,该算法提取的特征参数具有很好的鲁棒性,可以取得较高的识别率,同时可以降低硬件需求,缩短训练时间. 相似文献
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针对复杂电磁环境下多部雷达同时到达信号频域交叠时难以分选识别的问题,分析了信号交叠对于雷达信号识别模块性能的影响;在此基础上面向识别需求,基于Pearson算法研究了交叠信号分选的处理方法。从信息论视角来说,两个信号脉冲波形相关性越弱,则其所表达的信息量越大,特征相关度越低。在信号脉冲数一定时,基于Pearson算法可以选择相关性较弱的信号脉冲载波,以削弱同时信号交叠的影响。通过实验,发现利用选择后的弱相关信号脉冲载波特征来表达信号特性,能有效降低数据维度,尽可能减少信息丢失,有利于达到鲁棒的识别效果,因此该方法可为同时到达信号交叠下的信号识别提供有效途径参考。 相似文献