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电子与信息学报 2020年第8期42卷 2045-2052页

作者：吴龙文牛金鹏王昭何胜阳赵雅琴哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150001 中国电子科技集团公司第二十九研究所成都610036

在辐射源个体识别(SEI)技术中,能量较高的主信号往往导致微弱个体特征稳定性降低,进而影响最终的个体识别效果。为了解决该问题并提升辐射源个体识别性能,该文提出基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术。首先,利用静态小波变换完成对... 详细信息

在辐射源个体识别(SEI)技术中,能量较高的主信号往往导致微弱个体特征稳定性降低,进而影响最终的个体识别效果。为了解决该问题并提升辐射源个体识别性能,该文提出基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术。首先,利用静态小波变换完成对带噪信号的去噪预处理;然后,利用同步压缩小波变换完成对主信号的检测和抑制,并以均方根误差和皮尔逊相关系数为数值指标,验证算法的有效性;最后,在主信号抑制的基础上,利用分形理论中盒维数完成对信号的特征提取,并利用单核支持向量机验证个体识别性能。实验结果表明,与主信号抑制之前相比,主信号抑制算法下个体识别率提升了10%左右,验证了同步压缩小波变换的主信号抑制算法对辐射源个体识别率提升的有效性。

关键词：辐射源个体识别主信号抑制同步压缩小波变换特征提取

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主信号抑制下的辐射源个体识别技术研究

主信号抑制下的辐射源个体识别技术研究

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作者：王昭哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

辐射源个体识别作为战场电子支援系统的关键组成部分,为战场威胁分类、态势感知、指挥决策制定等环节提供情报支持,是夺取制信息权的重要手段之一。然而辐射源个体识别技术也面临一些局限,由于主信号能量高而对个体特征造成影响,使得个... 详细信息

辐射源个体识别作为战场电子支援系统的关键组成部分,为战场威胁分类、态势感知、指挥决策制定等环节提供情报支持,是夺取制信息权的重要手段之一。然而辐射源个体识别技术也面临一些局限,由于主信号能量高而对个体特征造成影响,使得个体特征稳定性降低,从而影响最终的个体识别效果,如何进一步从辐射源信号中凸显个体特征、提高个体识别率成为辐射源个体识别领域亟待解决的问题。在此背景下,本文对主信号抑制下的辐射源个体识别技术进行了研究。首先,对辐射源无意调制的来源进行了分析,研究显示辐射源硬件产生的无意调制使理想信号频谱展宽,产生边带分量。结合相位噪声加入方法,并采用高斯白噪声信道,完成了对线性调频、正弦调频加性相位噪声信号源的建模过程。其次,对基于同步压缩变换的主信号抑制过程进行了研究,对静态小波变换去噪预处理、同步压缩小波变换时频分布以及主信号抑制的整体流程进行了详细分析,通过仿真实验根据直观的时域波形对比,以及利用均方根误差和皮尔逊相关系数作为数值指标,论证了课题所采用的基于同步压缩主信号抑制算法的有效性,且较低信噪比条件下,仍能保持一定的抑制效果。然后,在主信号抑制的基础上依次对动态小波指纹、双谱围线积分以及分形盒维数进行了研究,并对主信号抑制前后的信号均进行了特征提取的联合仿真,利用单核支持向量机进行了个体识别率评价。仿真结果显示,在与保留主信号相比,主信号抑制过程对三种特征的识别率提升都在10%以上,验证了主信号抑制过程对辐射源个体识别技术的积极作用。最后,针对多域特征可能存在的异构问题,对多核学习支持向量机进行了研究,分别构建了简单多核学习和广义多核学习支持向量机,并利用联合多域特征进行分类效果对比。实验显示与传统单核支持向量机相比,简单多核学习算法对个体识别率的提升在3%至6%之间,二分类下的广义多核学习支持向量机也达到了与简单多核学习近似的效果。

关键词：辐射源个体识别主信号抑制同步压缩小波变换动态小波指纹多核学习

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基于谱分析的雷达辐射源个体识别研究

基于谱分析的雷达辐射源个体识别研究

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作者：王旭哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

雷达辐射源个体识别是电子侦察的重要环节,能够明确威胁目标,为后续评估雷达辐射源目标威胁程度、电磁环境态势感知和电子干扰等环节提供关键信息,已成为电子对抗核心技术之一。然而,随着雷达辐射源体制的不断更新发展,新型未知的辐射... 详细信息

雷达辐射源个体识别是电子侦察的重要环节,能够明确威胁目标,为后续评估雷达辐射源目标威胁程度、电磁环境态势感知和电子干扰等环节提供关键信息,已成为电子对抗核心技术之一。然而,随着雷达辐射源体制的不断更新发展,新型未知的辐射源个体识别已成为电子侦察有待突破的技术瓶颈。针对复杂电磁环境中出现的已知与未知辐射源的识别问题,围绕已知与未知辐射源判别、已知辐射源识别和未知辐射源识别等技术进行研究。首先,分析雷达辐射源脉内无意调制特征成因,结合辐射源发射机工作机理,掌握辐射源模型构建成因,设计雷达辐射源数学模型。其次,联合时频变换原理,结合粒子群智能算法,优化时频脊线提取参数,确定并抵消有意调制信号时频分布区域,利用时频逆变换重构信号,完成主信号抑制。再次,基于谱分析思想,联合双谱变换和循环谱变换,结合注意力机制,设计轻量级双通道神经网络,提出基于谱分析注意力机制的辐射源个体识别算法,自适应提取并融合不同域特征,实现已知辐射源个体的识别。然后,建立辐射源个体与度量距离关系,利用谱分析注意力机制网络作为特征提取模块,提出基于欧式距离与夹角余弦距离的已未知雷达辐射源个体判别算法,实现已知与未知辐射源个体的判别。最后,对于判别出的已知雷达辐射源个体,利用已知辐射源个体识别算法完成识别;对于未知雷达辐射源个体,提出双谱采样围线积分特征,联合度量距离改进网格密度聚类算法,解决未知辐射源个体识别问题。在此基础上,设计雷达辐射源个体识别系统。仿真结果表明,在信噪比为0d B条件下,所设计系统的已知与未知雷达辐射源判别正确率达到90.37%,已知雷达辐射源和未知雷达辐射源的识别率分别达到91.13%和81.00%。在信噪比为9d B条件下,所设计系统的已知与未知雷达辐射源个体判别正确率达到91.70%,已知雷达辐射源和未知雷达辐射源的识别率分别达到94.50%和84.80%,验证了其合理性,为战场威胁目标辨识提供新思路。

关键词：雷达辐射源个体识别谱分析主信号抑制注意力机制改进网格密度聚类

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