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《国防科学技术大学》 2008年
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辐射源指纹机理及识别方法研究

许丹  
【摘要】: 辐射源指纹识别,又称特定辐射源识别(Specific Emitter Identification;SEI),或辐射源个体识别,是指对接收的电磁信号进行特征测量,并根据已有的先验信息确定产生信号的辐射源个体的过程。随着雷达、通信系统参数捷变性能的提高,基于常规参数测量的信号识别技术已经很难满足电子侦察的作战要求,而基于信号无意调制等特征的辐射源指纹识别技术成为当前电子侦察的重要发展方向。 从目前辐射源指纹识别的研究来看,主要存在两个方面的问题:一是缺乏指纹的机理研究,使得所采用的指纹很容易受信号有意调制的影响而失效;二是指纹的“可测性”存在不足,往往由于背景噪声、接收机非线性、多径干扰等因素使得分类性能难以达到理想的精度。 本文针对上述两个问题展开了系统深入的研究,主要研究内容如下: 针对自激振荡类型的发射机,从典型射频振荡器(磁控管)的通用等效电路模型出发,提出了一种模型化的辐射源指纹分析方法。该模型化方法扩展了传统的特征定义,集成信号瞬时频率、瞬时带宽的相关信息,能反映器件的多方面的物理特性。在工作电压存在波纹(波纹可变)时,该方法能弥补传统上升沿、下降沿时延测量方法的局限性,可在脉冲中部提取出特征量。本章接着研究了一种基于粒子仿真的指纹分析方法,并将其用于对磁控管自由振荡和受控振荡的物理过程的模拟,验证了前文的结论。 针对主振放大式发射机,提出了一系列利用辐射源末级功放的非线性特性进行指纹识别的方法。(一)在功放激励信号为变功率的单音正弦信号时,提出了用近似的谐波约束特征作为指纹,或由吴文俊方法得到约简的指纹特征。(二)在激励信号为有意调制变化的窄带信号时,提出一种多通道相关指纹识别(Multi-Channel Correlation Fingerprinting;MCCF)方法。该方法首先由功率放大器的泰勒级数模型导出窄带输出信号的载频分量和倍频分量表达式,然后利用两分量的关联性,将载频分量作为放大器激励信号的近似,代入倍频分量的表达式中,用最小二乘方法估计出指纹特征量。在此基础上本文分析了MCCF的指纹特征的可观测条件和估计的CRLB。该方法定义的指纹特征与放大器的级数模型有关,与激励信号的形式无关,因此是发射机固有的。依据本方法对长沙地区的调频广播电台进行了指纹识别实测实验,在倍频分量功率比载频分量小60dB到80dB的典型条件下,对四个电台的发射机进行了有效的分类。(三)在激励信号为波形可变的宽带信号时,提出了一种基于子空间比较的指纹识别方法。给出了两种Volterra系统的MIMO建模方法,基于这两种MIMO模型可得到相应的参数子空间。为了避免Volterra模型存在的维数爆炸问题,直接对参数子空间进行比较来实现功放的指纹分类。对本方法的“独立性”和“可测性”进行了分析。数值仿真实验对本方法进行了验证。 针对连续波信号中的功放无意调制识别问题,提出了一种基于交叉关联积分的特定辐射源识别方法CCI-SEI。交叉关联积分算法用于对两个信号的重构矢量作高精度比较。在比较之前,采用重采样的方式使得重构矢量分布更连续,同时给出了一种统计测试方法和理论分析方法用于选择合适的相空间重构参数。该方法借鉴了美国海军研究室T.L.Carroll的工作,因此本章介绍了他提出的相空间差分方法,然后分析了相空间差分方法在低信噪比条件下的不足,并引出了本文的CCI-SEI方法。本文的实验结果验证了CCI-SEI的性能优势。 将核主元分析应用到辐射源指纹识别中,并提出了两种核函数。提出的瞬时频率RBF核函数及其高精度估计方法可用于对瞬时频率差别很小的调频信号进行特征分析。本文对估计方法的CRLB进行了分析,解释了性能改善的根本原因。提出的基于Frobenius内积的非对称子空间核函数AF-SKF可用于对脉冲组的特征提取,该核函数的定义、性质和计算方法的推导和证明都在文中给出。同时推导结果也指出:Wolf等人提出的对称子空间核函数WS-SKF实际上是本文AF-SKF的一个特例。在这之后,为了解决KPCA在数据量较大、特征发生漂移等情况下的实用性问题,给出了一种核主元更新的SVDU-KPCA算法,并用数值仿真对该算法进行了验证。 提出了一种适用于多径环境下SEI的频域广义观测模型。结合信号分类的假设检验理论,研究了三种鲁棒检验方法:信号相依污染度模型法、随机信号鲁棒检验方法和弱随机信号的渐近鲁棒检验法。其中,前两种方法都是基于Huber的混合模型,适用于多径效应影响高于加性噪声的情况。弱随机信号的渐近鲁棒检验器的推导实际上证明了在多径影响明显小于零均值加性高斯白噪声的情况下,渐近鲁棒检验器退化为直接似然比检验器。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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7 汪洁;朱军;;基于Linux的中文垃圾邮件过滤系统设计与实现[J];安徽农业大学学报;2011年02期
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10 刘小川,范希智;用函数1/(2π)~(1/2)σexp(-x~2/2σ~2)的极限表示Diracδ(x)函数及其一个应用[J];鞍山师范学院学报;2002年01期
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1 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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4 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 姚智颖;刘冬;;基于Kazakov线性化的迭代滤波[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 逄海萍;王璐萍;;一类不确定仿射非线性系统的鲁棒近似最优滑模控制[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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9 尹雪娇;;基于蚁群算法的故障诊断[A];创新沈阳文集(A)[C];2009年
10 江萍;;车牌分割中的阈值选择策略[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
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1 范迪;沉渣厚度超声检测信号处理技术研究及应用[D];山东科技大学;2010年
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7 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 李关防;模态域信号处理在水声中的应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
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1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
5 高峻;地壳高程方向周年运动特征的监测与研究[D];山东科技大学;2010年
6 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
7 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
8 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
9 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
10 陈楠楠;互动音乐桌[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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【二级引证文献】
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【二级参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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5 ;关于推荐2009年CCF优秀博士学位论文的通知[J];微电子学与计算机;2009年08期
6 ;关于推荐2009年CCF优秀博士学位论文的通知[J];计算机应用;2009年09期
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9 ;关于推荐2008年CCF优秀博士学位论文的通知[J];微电子学与计算机;2008年08期
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