基于时频原子方法的雷达辐射源信号特征提取

针对电子战面临的高密集、信号形式复杂多变的雷达辐射源环境,提出一种全新的雷达辐射源信号特征提取方法.在过完备的时频原子库基础上,采用匹配追踪(MP)方法对信号进行时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳时频原子,为后期的辐射源信号分选和识别进行特征准备.实验结果证实了该方法的有效性和可行性,所提取的时频原子特征具有一定的抗噪性能.     

基于时频原子方法的雷达辐射源信号无意调制特征提取

雷达辐射源的无意调制能够反映每部雷达的个体差异,是一部雷达所固有的特征。由于不同雷达辐射源具有不同的无意调制,故可将载频差异作为个体特征参数。文中通过时频原子方法,并通过建立过完备原子库来将具有相位噪声的雷达辐射源信号在原子库上作稀疏分解,最后由匹配追踪（MP）来分解结果,以提取信号中的载频。实验结果表明,在不考虑计算量影响的前提下,运用本文方法提取的载频可以有效地表征不同雷达辐射源信号的无意调制。     

快速TFAD在雷达辐射源信号中的应用

计算复杂度高是制约时频原子分解算法在信号处理中应用的主要问题,文中提出了一种基于粒子群算法(PSO)的时频原子分解快速算法,该方法在过完备Chirp原子库的基础上,采用时频原子分解算法分解信号,并通过PSO算法降低时频原子分解算法搜索过程的计算复杂度,提高信号处理效率.对雷达辐射源信号的仿真实验结果表明,该方法与传统的时频原子分解算法相比计算速度大幅提高,且用在数量上比Gabor少的Chirp原子刻画出信号的主要时频特征.     

基于扩张残差网络的雷达辐射源信号识别

针对低信噪比条件下,复杂多类雷达辐射源信号识别存在特征提取困难,识别正确率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和扩张残差网络的辐射源信号自动识别方法.首先通过时频分析将信号时域波形转换成二维时频图像以反映信号本质特征;然后进行时频图像预处理以保留时频图像完备信息,适应深度学习模型输入;最后构建扩张残差网络以自动提取信号时频图像特征,实现雷达辐射源信号分类识别.实验结果表明,信噪比为-6dB时,该方法对16类雷达辐射源信号的整体识别正确率能够达到98.2%,对时频图像特征相似的类LFM（Linear Frequency Modulation）信号的整体识别正确率超过95%.本文提供了一种新的雷达辐射源信号智能识别方法,具有较好的工程应用前景.     

一种基于Spectrum原子的雷达辐射源信号识别方法

为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需求,该文提出了一种新的雷达辐射源信号识别方法。在过完备多尺度Spectrum原子库基础上,采用匹配追踪(MP)方法对信号进行原子分解,并通过FFT降低MP搜索过程的时间复杂性,在此基础上,对本征Spectrum原子参数进行有效降维,提取具有分类意义的原子特征向量,同步实现信号的自动分类和参数估计。实验结果表明,该方法在低信噪比环境下不仅可以获得高的信号类别正确识别率,同时具有准确的参数估计结果,证实了所提出方法的有效性。     

利用遗传算法实现基于MP的跳频信号稀疏分解

在目前的通信领域中,跳频信号的应用越来越广泛,而信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有着重要的应用.将跳频信号稀疏分解后得到的稀疏表示可以方便的应用到跳频信号的参数估计及后续处理中去.本文针对目前基于MP (Matching pursuit)的跳频信号稀疏分解中运算量巨大的问题,采用遗传算法(GA)快速地寻找MP算法中每一步分解的最佳原子,提高了信号稀疏分解的速度.仿真分析验证了此方法的有效性和适用性.     

雷达辐射源信号脉内特征分析

脉内特征提取是新型雷达辐射源信号识别的关键问题。本文提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和识别方法．将雷达辐射源脉冲信号的分形维数作为识别脉内调制方式的分类特征,这些特征包含了雷达辐射源信号幅度、频率和相位等的变化和分布信息,反映了雷达辐射源信号脉内调制规律,理论分析和仿真实验结果都证明了这些特征具有对噪声不敏感的良好特性．通过10种典型雷达辐射源信号的特征提取和分类识别的实验结果表明,本文所提取的脉内特征类间距离大、类内距离小、正确识别率高．证实了本文方法的有效性。     

一种基于时频原子特征的雷达辐射源信号识别方法

提出了一种全新的基于时频原子特征的雷达辐射源信号识别方法.训练阶段,在过完备时频原子库的基础上,以类区分度为度量,提取少数最能区分不同类别信号的时频原子作为一组固定的特征;识别阶段,以原子和信号的内积的绝对值作为分类器的输入特征,采用有监督模糊自适应共振网络进行辐射源的自动识别.对5类典型雷达辐射源信号的实验结果表明,...     

基于OFDM信号的外辐射源雷达杂波信道估计

基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号调制特性的外辐射源雷达杂波信道状态信息估计方法,针对OFDM外辐射源雷达探测存在的问题,提出了基于信号特性的处理方法。针对该体制雷达中纯净的直达波信号获取问题,提出基于模糊函数的方法提取导频的周期信息,从而得到导频的位置信息,然后,利用导频信息得到杂波信道脉冲响应信息估计。相比常规的处理方法,文中方法能够在参考信号包含多径时得到正确的杂波信道状态信息。     

基于PC-OFDM信号外辐射源雷达的低空旋翼目标微动特征提取

相位编码频分复用(PC-OFDM)信号最早应用于通信系统,同时作为外辐射源雷达信号具有低截获、抗干扰、波形灵活等优点,是现有民用外辐射源信号的有效补充.提出将PC-OFDM信号作为外辐射源雷达信号,进而实现低空旋翼目标微动特征的有效提取.基于PC-OFDM信号,建立了低空旋翼目标双基雷达微动回波模型,推导了微多普勒的参数化表达;针对低信噪比条件下微多普勒参数提取困难问题,提出了基于随机共振的低空目标微动特征提取方法.仿真验证了所提方法的可行性和稳健性.     

免疫克隆选择算法在雷达信号时频原子分解中的应用

针对传统时频原子在雷达信号分解中计算复杂度比较高的问题,提出了一种基于免疫克隆选择算法的时频原子快速分解方法。首先将Chirplet原子库分解为小原子库,然后并行地在每一个小原子库中搜索最佳原子,搜索过程建模为多参数寻优问题,通过免疫克隆选择算法的克隆、变异、记忆、替换等操作求解最优值,最后比较每一个小原子库中的最佳原子,将相似度最大的原子作为分解的最佳原子。仿真实验表明,该方法能够用较少的时频原子表示信号,在大幅减少时频原子搜索时间的同时,有效地抑制了噪声和交叉项的干扰。     

基于小波包变换和特征选择的雷达辐射源信号识别

为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需要，提出一种基于小波包变换和特征选择的雷达辐射源信号识别新方法。先采用小波包变换进行特征提取，再采用基于量子遗化算法的相像系数特征选择法来挑选出小波包特征中分辨能力强的特征。仿真实验结果显示，该方法用较少的特征能获得较高的正确识别率，具有一定的参考价值。     

基于熵特征的雷达辐射源信号识别

针对现有方法识别率低和没有考虑噪声影响的问题, 提出一种新的雷达辐射源信号识别方法. 将近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)构成特征向量, 用神经网络分类器实现自动分类识别. ApEn是定量描述信号复杂性和不规则性的有效测度, NoEn是定量表征信号能量分布的有效参数. 理论分析和实验结果表明, 熵特征类内聚集性强、类间分离度大, 在较大信噪比范围内均能获得非常满意的正确识别率, 证实了所提出方法的有效性.     

一种新的Morlet小波及其在雷达信号特征提取中的应用研究

为准确估计雷达信号的瞬时频率,文中提出了一种基于新Morlet小波原子提取信号小波脊线的方法。通过分析小波脊线原理,使用新Morlet小波原子提取雷达辐射源信号的小波脊线特征。同时,针对不同调制类型的雷达信号,根据小波分解时—频约束关系,分析了正确提取信号脊线特征的条件。仿真实验表明,与普通Morlet小波原子相比,基于改进的Morlet小波提取信号脊线特征具有较强的检测概率和抗噪性能,其方法的有效性为实验结果所证实。     

雷达辐射源信号聚类分选算法

基于脉内特征参数的聚类是实现雷达辐射源信号分选的一种重要途径.本文在小波域滤波算法的基础上提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和聚类分选方法,将小波变换后的低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵作为分选的脉内特征向量,并引入灰关联测度来衡量脉内特征样本之间的相似程...     

一种面向信号分类的匹配追踪新方法

匹配追踪(MP)的主要策略是通过每次迭代时选择一个局部最优解,从而逐步逼近原始信号。然而传统的MP系列算法进行原子匹配时,各类原子集间存在交集,从而影响了原子的表示能力以及相应的分类效果。基于此,该文提出一种适用于信号监督分类的匹配追踪新算法。其原子挑选的准则为:同类信号采用相同的原子集匹配,获取相同的类内表示结构;异类信号选择不同的原子集匹配,从而增强信号的类间差异。示例分析表明,使原子集间相互独立,能够减少异类信号间的共性因素,强化信号间的区分度,从而有利于提升分类识别效果。通过在标准图像库和实测雷达辐射源信号集上的实验表明,较之传统的MP系列方法,所提算法对噪声和遮挡具有更强的鲁棒性。