基于Chirplet原子的雷达辐射源信号特征提取

特征提取是新体制雷达辐射源信号分选识别的关键技术.本文提出一种全新的雷达辐射源信号时频原子特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet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本征Chirplet原子.实验结果表明使用更少量的Chirplet原子可以得到比Gabor原子分解更准确的特征信息,证实了本文方法的可行性和有效性.     

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。     

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,...     

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。     

一种雷达辐射源智能个体识别的方法

针对使用传统的卷积神经网络及低信噪比环境下雷达辐射源智能个体识别研究中识别性能不够的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和EfficientNet的雷达辐射源个体识别方法。首先对雷达信号进行短时傅里叶变换,提取时频特征,然后利用EfficientNet中多个MBconv模块对不同时频特征图像的叠加,挖掘出信号图像隐含的更加复杂和抽象的深层次时频特征,包括信号强度的分布、时频模式、周期性变化等,从而完成个体分类识别。EfficientNet可以同时改变网络深度、宽度、图像分辨率3个参数,解决了梯度消失、梯度爆炸等问题。实验结果表明,基于STFT和EfficientNet的雷达辐射源智能个体识别的方法,相比于传统卷积神经网络在低信噪比环境下具有更好的识别性能。     

基于多重同步压缩变换的雷达辐射源分选识别

针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹理特征和Zernike矩特征;同时提取了信号的功率谱参数特征和平方谱统计特征,组成特征参数向量;最后利用支持向量机分类器实现了对雷达信号的自动分选识别。仿真结果表明,在信噪比为-2 dB时,该算法对9种雷达信号(CW、LFM、NLFM、BPSK、MPSK、Costas、LFM/BPSK、LFM/FSK和BPSK/FSK)的整体平均识别成功率大于96.5%。     

基于时频分布Rényi熵特征的雷达辐射源识别

针对复杂体制雷达辐射源识别,提出一种基于时频分布Rényi熵的雷达信号特征提取和识别方法。该方法首先对雷达辐射源信号进行时频变换,然后提取信号时频分布的3阶、7阶和11阶Rényi熵作为特征向量,得到具有维数低、类间差异较大的识别特征。最后采用支持向量机分类器实现信号的分类识别。文中对8种常见雷达信号进行了仿真实验,结果表明在较大的信噪比范围内,该方法能获得较为满意的正确识别率,当信噪比为-3dB时,采用时频分布Rényi熵特征的平均识别率仍能达到90.75%,验证了提出方法的有效性。     

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。     

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。     

基于图像处理技术的雷达辐射源信号时频特性分析

针对常用时频分析方法对多分量雷达辐射源信号(RES)分析和处理的不足,提出一种基于图像处理技术的多分量RES时频特性分析方法.该方法通过时频分布图的平滑滤波、阈值处理和基于形态学细化等算法来提取RES自分量,在有效抑制噪声的同时,能够得到具有高分辨率的多分量RES时频图.仿真实验表明,该方法既克服了常用时频分析方法的不足,又优于时频重排方法对多分量RES的时频特性分析.     

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。     

Time-Frequency Atom Decomposition with Quantum-Inspired Evolutionary Algorithms

Time-frequency atom decomposition (TFAD) provides a flexible representation for non-stationary signals, but the extremely high computational effort greatly blocks its practical applications. Quantum-inspired evolutionary algorithms (QEA) are efficient optimization methods with strong search capability and rapid convergence. This paper proposes the application of a modified variant of QEA to the TFAD problem. The problem on TFAD with evolutionary algorithms is formulated. By using gray coding, elite groups, and an appropriate termination criterion, the modified QEA is developed to search the suboptimal time-frequency atoms from a very large and redundant time-frequency dictionary. Also, this paper discusses the reduction of the computational time in terms of parameter setting, and presents an application example of radar emitter signals. Extensive experiments show the effectiveness and practicability of the presented algorithm.     

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。