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特定辐射源识别的频域鲁棒ε-混合模型方法

系统工程与电子技术 2009年第1期31卷 57-61页

作者：许丹张衡阳姜文利周一宇国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

特定辐射源识别(specific emitter identification,SEI)是电子战领域的热点问题,而利用辐射源中频波形分类是SEI的一种自然选择。针对多径环境下的SEI波形检验遇到的难题,采用鲁棒的假设检验方法进行已知辐射源信号的检验。该算法利用... 详细信息

特定辐射源识别(specific emitter identification,SEI)是电子战领域的热点问题,而利用辐射源中频波形分类是SEI的一种自然选择。针对多径环境下的SEI波形检验遇到的难题,采用鲁棒的假设检验方法进行已知辐射源信号的检验。该算法利用多径信号与直达波信号间的频域局部相关性,在频域建立ε混合模型,并且将局部频带内的多径干扰表示成与信号频谱幅度有关的噪声,得到一种鲁棒的频域相关-限幅检验器。通过仿真验证了该检验器性能,并说明了该方法通过频域选择获得性能改善的机理。

关键词：电子战辐射源识别特定辐射源识别鲁棒假设检验时变信道

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基于ITD与纹理分析的特定辐射源识别方法

通信学报 2017年第12期38卷 160-168页

作者：任东方张涛韩洁王欢欢解放军信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001

为解决基于希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang transform)的特定辐射源识别方法在时频分析方面存在缺陷,所提特征可分性差的问题,该文基于固有时间尺度分解(ITD,intrinsic time-scale decomposition)提出一种新的辐射源个体识别方法。首... 详细信息

为解决基于希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang transform)的特定辐射源识别方法在时频分析方面存在缺陷,所提特征可分性差的问题,该文基于固有时间尺度分解(ITD,intrinsic time-scale decomposition)提出一种新的辐射源个体识别方法。首先,通过固有时间尺度分解的方法将信号分解,进而得到其时频能量分布;之后,将信号时频能量谱转化为灰度图像,通过直方图统计和灰度共生矩阵提取图像纹理特征对不同信号进行识别。分别采用实测舰船通信信号以及仿真辐射源信号对所提算法进行性能测试,实验结果表明,其性能优于2种基于希尔伯特黄变换的方法。

关键词：特定辐射源识别固有时间尺度分解时频能量分布纹理分析

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基于最大似然准则的特定辐射源识别

系统工程与电子技术 2009年第2期31卷 270-273页

作者：胡国兵刘渝南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016 南京信息职业技术学院电子信息工程系江苏南京210046

在信号包络存在细微差异前提下,研究了基于最大似然准则的特定辐射源识别算法。先将接收信号进行滤波,滤除带外噪声,以提高信噪比,接着将处理后的具有带限白噪声背景的信号变换到基带并进行卡亨南-洛维展开,在此基础上对信号的似然函数... 详细信息

在信号包络存在细微差异前提下,研究了基于最大似然准则的特定辐射源识别算法。先将接收信号进行滤波,滤除带外噪声,以提高信噪比,接着将处理后的具有带限白噪声背景的信号变换到基带并进行卡亨南-洛维展开,在此基础上对信号的似然函数进行处理,得到等效的检验统计量及判决门限,完成特定辐射源的分类识别。计算机仿真表明,被识别信号的互相关系数为0.9932时,在0 dB信噪比条件下,利用单个脉冲信息,平均识别正确率达94%。

关键词：特定辐射源识别卡亨南一洛维展开长球面函数最大似然准则

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针对特定辐射源识别的高精度符号同步方法

通信学报 2018年第8期39卷 106-112页

作者：潘一苇彭华李天昀王文雅信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001

对于特定辐射源识别的预处理环节,现有符号同步方法存在时延估计方式不妥和插值计算精度不足的问题。针对该问题,提出一种高精度的符号同步方法。对于时延估计,采用2步估计的方式,先由前向算法得到粗估计值,再利用解调得到的发送符号通... 详细信息

对于特定辐射源识别的预处理环节,现有符号同步方法存在时延估计方式不妥和插值计算精度不足的问题。针对该问题,提出一种高精度的符号同步方法。对于时延估计,采用2步估计的方式,先由前向算法得到粗估计值,再利用解调得到的发送符号通过局部搜索得到精确值。对于插值计算,利用窗化法对插值滤波器进行优化设计,改善了滤波器的抗混叠特性,提高了计算精度。仿真实验表明,与常规符号同步算法相比,该算法能有效解决以上问题,且能在辐射源识别中取得更优的识别效果。

关键词：特定辐射源识别高精度符号同步时延估计插值滤波器

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通信特定辐射源识别的多特征融合分类方法

通信学报 2021年第2期42卷 103-112页

作者：何遵文侯帅张万成张焱北京理工大学信息与电子学院北京100081

针对通信辐射源个体识别问题,提出了一种基于多通道变换投影、集成深度学习和生成对抗网络的融合分类方法。首先,通过对原始信号进行多种变换得到三维特征图像,据此构建信号的时频域投影以构建特征数据集,并使用生成对抗网络对数据集进... 详细信息

针对通信辐射源个体识别问题,提出了一种基于多通道变换投影、集成深度学习和生成对抗网络的融合分类方法。首先,通过对原始信号进行多种变换得到三维特征图像,据此构建信号的时频域投影以构建特征数据集,并使用生成对抗网络对数据集进行扩充。然后,设计了一种基于多特征融合的双阶段识别分类方法,利用神经网络初级分类器分别对3类特征数据集进行学习,得到初始分类结果。最后,通过叠加融合学习初始分类结果,得到最终的分类结果。实测数据分析结果证明,所提方法相比基于单一特征提取方法和经典多特征提取方法有更高的准确率,使用室外典型场景多径衰落信道模型对辐射源信号进行了处理,所提模型仍可进行有效识别,能够适用于复杂无线信道环境的应用。

关键词：特定辐射源识别生成对抗网络多特征融合集成学习

雷达信号的扩散特征及其在特定辐射源识别中的应用

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电子学报 2013年第3期41卷 502-507页

作者：韩韬周一宇国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

本文利用Yoyos直观系统模型与随机微分几何,分析特定辐射源识别问题,为该问题建立了一种有意义的几何学描述.通过上述模型及分析,指出辐射源个体所辐射信号的瞬时参数中包含具有内蕴性质的指纹特征信息,且由产生信号的系统低维状态流形... 详细信息

本文利用Yoyos直观系统模型与随机微分几何,分析特定辐射源识别问题,为该问题建立了一种有意义的几何学描述.通过上述模型及分析,指出辐射源个体所辐射信号的瞬时参数中包含具有内蕴性质的指纹特征信息,且由产生信号的系统低维状态流形决定.扩散映射是一种新兴的流形学习算法,已有研究与实践证明该算法可以在提取高维数据蕴含的低维流形的同时较完整地保持采样点之间的几何性质.本文利用扩散映射的这一良好特性,结合所建立的直观模型,提取信号瞬时参数的扩散特征,用于特定辐射源识别,取得了较好的效果.最后通过外场实验,验证了上述模型与特征的正确性和有效性.

关键词：雷达特定辐射源识别扩散映射特征

基于Hilbert-Huang变换与对抗训练的特定辐射源识别

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系统工程与电子技术 2021年第12期43卷 3478-3487页

作者：谢存祥张立民钟兆根海军航空大学信息融合研究所山东烟台264001 海军航空大学航空基础学院山东烟台264001

为有效解决特定辐射源的个体识别问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换与对抗训练相结合的方法。首先根据辐射源硬件差异,建立辐射源信号的数学模型;其次,对信号进行Hilbert-Huang变换得到Hilbert谱;然后,在预处理过程中,从信号所有的Hil... 详细信息

为有效解决特定辐射源的个体识别问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换与对抗训练相结合的方法。首先根据辐射源硬件差异,建立辐射源信号的数学模型;其次,对信号进行Hilbert-Huang变换得到Hilbert谱;然后,在预处理过程中,从信号所有的Hilbert谱时频点对应的能量值中,确定最具区分度的一组能量值,并记录其对应的时频点;最后,对每一类辐射源信号的Hilbert谱提取上述记录的时频点对应的能量值,将其送入卷积神经网络进行训练与测试,并通过对抗训练的方式提升网络的抗噪性能。识别准确率实验表明,对比不进行对抗训练的方法以及不进行预处理与对抗训练的方法,所提算法的识别率分别平均提升3.1%与5.45%。识别鲁棒性实验表明,所提算法训练样本为100时即可达到较好识别效果,同时随着辐射源个数增多优势更加明显。复杂度分析表明,所提算法能有效降低神经网络在大量训练与识别过程产生的运算量。

关键词：特定辐射源识别 Hilbert-Huang变换卷积神经网络对抗训练

基于持续学习和联合特征提取的特定辐射源识别

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电子与信息学报 2023年第1期45卷 308-316页

作者：张立民谭凯文闫文君张婷婷汤淼海军航空大学信息融合研究所烟台264001

针对特定辐射源识别(SEI)识别准确率较低和单次样本学习花销较大的问题,该文提出一种基于增量式学习的SEI方法,设计多个连续增量深度极限学习机(CIDELM)。从截获信号中分别提取变分模态分解(VMD)后的Hilbert谱投影和高阶谱,降维后作为... 详细信息

针对特定辐射源识别(SEI)识别准确率较低和单次样本学习花销较大的问题,该文提出一种基于增量式学习的SEI方法,设计多个连续增量深度极限学习机(CIDELM)。从截获信号中分别提取变分模态分解(VMD)后的Hilbert谱投影和高阶谱,降维后作为射频指纹(RFF)用于分类;在极限学习机(ELM)中采用稀疏自编码结构对多个隐含层进行无监督训练,并利用参数搜索策略确定最佳隐含层数和隐节点个数,实现对多批次标记样本的连续在线匹配。实验结果表明,该方法对不同调制方式、载波频率和收发距离均能表现出良好兼容性,能够实现对于多个辐射源个体的有效识别。

关键词：特定辐射源识别增量学习变分模态分解高阶谱深度极限学习机

一种新的时分多址信号射频特征及其在特定辐射源识别中的应用

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电子与信息学报 2019年第11期41卷 2661-2668页

作者：潘一苇彭华李天昀王文雅战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院

时分多址(TDMA)信号特定辐射源识别(SEI)的性能主要受限于突发数据的长度。为此,该文提出一种新的射频特征,从载波相位上揭示了相邻时隙的用户是否相同,为相同用户的数据累积提供了依据。该文首先分析了特征的产生机理,并给出了提取方法... 详细信息

时分多址(TDMA)信号特定辐射源识别(SEI)的性能主要受限于突发数据的长度。为此,该文提出一种新的射频特征,从载波相位上揭示了相邻时隙的用户是否相同,为相同用户的数据累积提供了依据。该文首先分析了特征的产生机理,并给出了提取方法;根据特征的统计特性,推导了自适应的判决门限,实现了相邻时隙用户身份的检测;在此基础上,设计了新的SEI处理流程,通过数据累积打破了每个时隙单独识别的传统思维。实验结果表明:该特征对噪声具备良好的鲁棒性,能够实现相邻时隙用户身份的准确检测;与传统做法相比,新的处理流程能够有效改善TDMA信号SEI的性能。

关键词：特定辐射源识别时分多址信号射频特征载波相位连续性