基于脉内特征分析的辐射源识别方法研究

【摘要】： 在日益复杂的电磁环境中,如何提取有效的特征参数是解决辐射源识别的关键。由于现代雷达信号具有形式复杂、参数多变和频率动态变化范围大等特点,传统的雷达特征参数已经不能满足实际的需要。因此,国内外研究人员都致力于分析和提取新的、更有效的辐射源信号特征,以实现对复杂雷达信号的识别。雷达信号特征包括脉内有意调制特征和个体特征,本文针对二者分别采用不同的方法进行特征参数提取,并结合支持向量机分别实现不同调制辐射源信号的分类和辐射源个体识别。 围绕脉内有意调制特征和个体特征提取及识别课题,本文主要研究了以下几个方面内容： 1、为了解决脉内有意调制特征提取,提出了基于S变换提取信号瞬时频率特征的方法。该方法根据不同调制信号具有不同瞬时频率的特点,采用S变换提取调制信号的瞬时频率,并在此基础上进一步提取瞬时频率的级联特征作为识别特征,最后结合支持向量机实现了对调制信号的分类。 2、为了分析发射信号的不稳定特性,提出了基于信号稳定度的辐射源个体特征分析方法。该方法根据信号幅值包络是一随机不稳定量的特点,采用阿伦方差计算信号的稳定度以及信号的稳定度差值,联合这两个特征参数作为标识信号的个体特征。实验结果表明,该方法对不同型号雷达的信号具有较好区分能力。 3、为了进一步对雷达信号的个体特征进行提取和识别,研究了基于循环谱的辐射源个体识别方法。该方法首先计算信号的循环谱,并利用Fisher判别准则提取辐射源信号循环谱的最优特征,然后采用PCA对最优特征进行降维,最后结合支持向量机实现对辐射源个体识别。实验结果表明,基于循环谱的辐射源个体特征更能有效的表征雷达辐射源的个体差异,可有效实现个体识别。