接收机畸变对辐射源指纹识别的影响

在辐射源个体识别技术应用中,接收机指纹和发射机指纹相互影响相互耦合,造成辐射源指纹库依赖于特定接收机,无法在不同接收机之间通用。针对此问题,对典型超外差接收机的滤波器、放大器畸变分量对接收信号指纹的影响进行了理论分析与实验验证。理论分析证明发射机和接收机的滤波器、放大器分量对于接收信号整体的畸变影响是等价的;实验中,利用两台超外差接收机对5台发射机进行个体识别测试验证,更换接收机前后,滤波器、放大器特征识别正确率分别从100%、95. 5%降到20%,证明了接收机畸变分量对发射机指纹识别具有严重影响。该研究成果可为后续辐射源个体识别接收机设计以及接收机畸变校正提供理论依据。     

基于瞬时频率畸变特性的FSK电台指纹特征提取

为解决FSK电台个体识别问题,需要从辐射源信号上提取特征构成辐射源指纹。通过分析构成FSK电台的各个模块的畸变特性,阐明了FSK电台指纹产生机理,建立了基于瞬时频率的指纹信号模型,并根据信号模型设计了基于辅助参数的最小二乘算法以完成FSK频率畸变特性参数的估计,从而构建指纹特征完成对FSK电台的识别。对仿真信号和实际信号的识别测试试验表明,该算法具备辐射源个体识别能力,对实际环境下的4个FSK电台的识别率大于96%,优于双谱类方法。     

基于幅度调制畸变Wiener模型的OOK辐射源指纹特征提取

通过分析生成On-Off Keying（OOK）信号的发射机系统的幅度调制畸变特性,阐明了OOK信号辐射源特征产生机理,建立了OOK辐射源的幅度调制畸变特性的Wiener模型,并根据信号模型应用差分进化算法完成OOK幅度畸变特性参数的估计,从而构建辐射源指纹特征完成对OOK信号辐射源的识别。仿真试验和实际数据测试表明,该算法具备OOK辐射源指纹特征提取和识别能力,对实测数据中4个OOK辐射源识别率为93%,优于基于暂态幅度特征的提取方法。     

一种基于I/Q失配的辐射源指纹提取方法

针对现有的辐射源识别方法的不足,利用辐射源自身I/Q失配指纹特征的可检测、可重现、不变的特性,提出一种基于I/Q失配的新型射频指纹特征提取方法.该方法是一种基于信号空间的指纹特征提取方法,它需要对信号的信噪比进行估计.综合考虑,采用基于特征值分解的信噪比估计方法.实验仿真结果表明,在相同的信噪比条件下,基于I/Q失配的射频指纹特征提取方法比双谱、Hilbert-Huang变换信号特征提取方法具有更加优越的射频指纹识别性能.     

基于子空间比较的宽带信号下辐射源 功放"指纹"分类方法

 本文提出了一种基于功放宽带Volterra级数模型的辐射源"指纹"分类方法,以用于电子侦察对宽带信号源的特定辐射源识别.针对传统Volterra系统MIMO建模方法的适应性不足,以及系统辨识过程存在维数爆炸问题,本文推导出一种对编码类和调频类宽带信号都适用的MIMO建模方法,然后直接基于参数子空间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.数值仿真实验对子空间比较方法进行了验证.     

基于顺序统计的窄带通信辐射源指纹特征抽取方法

该文提出将窄带射频功率放大器的静态非线性特性作为窄带无线通信设备的指纹特征。为了在未知放大器输入的前提下提取特征量,首先建立静态非线性的Hammerstein模型,然后分白化采样信号和估计泰勒级数的系数两个步骤提取特征。应用顺序统计的方法将白化信号转换为单调递增序列,通过最小二乘法对顺序统计结果做线性回归,得到泰勒级数的系数并作为个体特征量。通过数值仿真的方法提取了4种射频功率放大器模型的指纹特征,结果表明该文所提出的算法能够在特征空间中有效地识别不同的窄带射频功放。     

基于指纹特征融合的辐射源识别方法

提出了一种利用辐射源＂指纹＂特征融合识别辐射源的方法。首先分析了功放信号模型、接收信号模型、频率和重复频率稳定度;然后定义了四个＂指纹＂特征;在此基础上利用获取的指纹特征构造辐射源特征数据库,结合D-S证据理论给出了识别算法的步骤和框图。依据该方法对四部雷达辐射源进行了指纹特征提取,采用融合技术进行了仿真实验,结果表明基于指纹融合的方法能有效地识别辐射源。相比于经典的模板匹配法、模糊识别法,指纹特征有更高的稳定性,对信噪比不敏感,辐射源的识别率较高。     

一种异步组网跳频信号实时分选方法

提出一种异步组网电台的实时分选方法,该方法仅仅利用各时刻的跳频信号载频信息即可将多个跳频电台分开,计算量少,能实时分选。方法还考虑了实际应用中跳频信号转换载频期间存在的空隙和由于信道衰落信号丢失产生的空隙,增加了分选鲁棒性。最后仿真了载频估计精度、组网电台数目、丢失数据率对分选性能的影响。方法在工程中得到了应用,效果良好。     

通信辐射源指纹识别技术

通信辐射源个体识别是近来通信对抗领域的重要研究课题,不同于传统通信信号侦察中的调制模式识别研究,通信辐射源识别主要研究体现同类辐射源之间个体差异的信号指纹的分析提取技术。文中研究分析信号指纹的分析提取存在的技术难点和解决方案。对稳态通信信号的个体细微特征,如通信发射信号在载频和调制参数特征上的偏差,以及信号杂散输出成分...     

基于VMD的通信辐射源个体识别方法

针对通信辐射源细微个体指纹信息难以提取的问题,根据辐射源指纹产生机理,提出了将接收信号中的数据部分过滤而保留指纹噪声的研究思路,设计了基于变分模态分解的识别方法.该方法采用变分模态分解将接收信号分解为主要包含数据信息的低频分量和主要包含指纹信息的高频分量,并设计深度卷积神经网络对分解后的高频分量进行特征提取和分类识别....     

MIMO雷达信号的盲源分离技术

针对MIMO雷达的信号特点,采用了一种多角度的雷达侦察方法,从不同的方位获取同一部雷达的独立信号样本。并在此基础上,运用主分量分析方法估计信号波形个数,运用独立分量分析的盲源分离方法分离出MIMO雷达信号的各个正交分量,最终以正交频分线性调频信号为例,在信噪比为0 dB的情况下对该信号进行了仿真分析,其结果验证了该方法的有效性。     

射频放大器互调失真检测和载波抵消的研究

采用高功率射频信号内部互调失真的包络特性检测与比较技术,对射频功率带外信号进行检测和估计。设计用于高功率射频放大器前馈技术线性化的一个带外信号检测器。探讨如何进行射频载波抵消以及检测放大器互调失真信号。     

基于辐射源关联分析的舰船平台识别方法

利用截获到的舰船平台上的雷达辐射源信号工作参数及其定位点,通过辐射源航迹关联及舰船同一性检验,确定平台数量及各辐射源与平台的对应关系,然后综合利用目标平台上各辐射源信息进行目标舰船的类型识别。仿真实验表明该方法提高了平台识别的正确率和可靠性。     

多特征融合的雷达信号脉内调制识别

针对当前电子侦察情报系统自动识别率低、识别类型少的问题,提出了一种有效的联合奇异值分解和主分量分析的雷达信号脉内调制类型自动识别方法。该方法对信号时频图像进行奇异值分解(SVD)和主分量分析(PCA)后,将所得特征参量按一定的准则进行融合来识别信号。仿真结果表明,SVD和PCA相融合的识别方法在低信噪比(4 dB)下,对常见脉内调制信号正确识别率均大于90%,并且该方法分类器具有结构简单、抗噪声能力强的优点。     

合理选择放大器各项功能

介绍放大器三级均衡配合使用 ,能提高斜率线性和调试的便利。电源与线路板分离放置解决散热和更换方便 ,放大器内外产生温差的解决办法 ,测试不正确与实际信号电平的差距。     

基于EMD时频重构特征的航管应答器个体识别

通过分析航管应答信号样式及特点,提出了基于经验模式分解（EMD）时频重构特征的航管应答器个体识别算法。首先通过EMD将多分量信号分解为有限个固有模式函数（IMF）分量,继而利用IMF来重构辐射源信号的时频分布,最终获得稳定的时频图分解特征。利用实测航管应答信号的验证实验表明,该方法可以有效提取航管应答信号的细微特征,最终的识别性能显著优于使用脉冲包络特征或者功率谱特征的识别算法。     

The impact of multi-criteria ratings in social networking sites on the performance of online recommendation agents

Recommender Systems (RSs) have played an important role in online retailing portals and customers’ decision-making processes. Recommender systems that are based on the conventional Collaborative Filtering (CF) approach rely on single customers’ ratings on retailing websites. Multi-criteria CF (MCCF) approaches that rely on multi-aspects of the products have provided more reliable and effective recommendations on retailing websites. However, these approaches should be improved in terms of accuracy by solving sparsity issues and incorporating criteria ratings. In addition, most of the recommendation agents that are based on MCCF cannot learn automatically from the features of the products to model customers’ preferences and generate accurate recommendations on retailing websites. Besides, although previous studies have utilized single and multi-criteria ratings in recommendation agents of tourism websites, still, if there is a lack of ratings of items, most of these systems will fail to generate accurate recommendations to users. In this research, we develop a new recommendation agent based on a MCCF approach to effectively improve the performance of previous recommendation systems for tourism websites. The results demonstrated that the method can predict the most relevant products to users, particularly when the dataset is sparse.     

Specific emitter identification for satellite communication using probabilistic neural networks

Electromagnetic signal emitted by satellite communication (satcom) transmitters are used to identify specific individual uplink satcom terminals sharing the common transponder in real environment, which is known as specific emitter identification (SEI) that allows for early indications and warning (I&W) of the targets carrying satcom furnishment and furthermore the real time electromagnetic situation awareness in military operations. In this paper, the authors are the first to propose the identification of specific transmitters of satcom by using probabilistic neural networks (PNN) to reach the goal of target recognition. We have been devoted to the examination by exploring the feasibility of utilizing the Hilbert transform to signal preprocessing, applying the discrete wavelet transform to feature extraction, and employing the PNN to perform the classification of stationary signals. There are a total of 1000 sampling time series with binary phase shift keying (BPSK) modulation originated by five types of satcom transmitters in the test. The established PNNs classifier implements the data testing and finally yields satisfactory accuracy at 8 dB(±1 dB) carrier to noise ratio, which indicates the feasibility of our method, and even the keen insight of its application in military.     

数字通信系统中AGC电路设计与实现

介绍了在数字通信系统中自动增益控制（AGC）的设计与实现。由于接收信号比较微弱,必须用多级放大,本次综合整个系统的性能,最后采用AD603可变增益放大器的两级级联方式再和AGC控制电路联用实现一个高增益,大动态范围的放大电路。从而提高我们接收机的性能,从而更好的满足数字通信的要求。