复杂脉内调制雷达信号的识别方法

提出一种识别包括相位编码、频率编码,以及脉内混合调制等复杂雷达信号的方法。该方法结合AR模型功率谱估计分析方法和小波变换模极大值方法,将复杂混合调制信号转化成相位编码信号,然后基于高次方频谱分析的方法提取信号的频率特征,首次实现了对6种复杂雷达信号的分类。实验表明,在信噪比为0 dB时,大多数信号的识别率可以达到93%以上。     

基于正弦波抽取的信号脉内调制识别算法

针对常用雷达脉内信号调制方式的时变矩在不同延时及共轭阶数下所呈现的正弦波抽取特性,将对脉内调制方式的识别问题转化为对正弦波检测的识别问题。计算机仿真结果表明,该算法无需接收信号的任何先验知识,在较低信噪比条件下可实现对常用雷达脉内调制方式的有效识别。     

雷达脉内调制方式的自动识别

为解决雷达信号分选中雷达脉内调制方式的自动识别问题,用一种新的时频图像简化算法来提取特征向量,随后利用支持向量机对提取的特征向量进行分类识别。首先从图像中提取包含有效信息的像素点,然后求出每一列像素点的中心点,最后对所有中心点进行相同长度的采样直接将图像转化为曲线,大大减少了特征维数。仿真实验结果验证了该算法对雷达信号的脉内调制方式识别具有较高正确率,并有一定的抗噪性,且在较低信噪比条件下仍然保持较高的正确率。     

雷达辐射源信号的多重分形特性研究

分形维数可以描述信号的复杂程度.但是单个分形维数描述信号是不够的,故对不同调制雷达辐射源信号的多重分形特性进行研究.通过仿真六种常见脉内调制雷达辐射源信号,并计算它们在不同情况下的多重分形广义维数,结果发现多重分形广义维数时噪声不敏感,同时,同一种调制方式下调制参数对广义维数的影响也不大.因此.多重分形广义维数可以作为雷达辐射源信号脉内调制方式识别的分类特征.     

二维灰度图像的分形维数计算

分析了当前计算图像分形维数的算法普遍存在对高维数图像计算误差较大且计算量大的缺点。结合计盒维数算法的原理,给出一种新的盒子边界。理论和实验证明,该算法较Chaudhuri和Sarkar给出的经典边界选取在准确性和实时性上都有所改进。     

基于循环频率检验的脉内调制方式识别算法

雷达信号的脉内调制方式识别是电子情报分析ELINT(ElectronicIntelligence)中重要内容之一.针对常用的脉内调制信号,根据其不同滞后积条件下的循环频率特性差异,通过调制信号在特定条件下是否存在单一循环频率,实现调制识别.计算机仿真结果表明,该方法无需接收信号的任何先验知识,可在较低信噪比条件下实现对常用脉内调制信号的有效识别.     

基于时频回归特性分析的信号脉内调制识别

研究雷达识别优化问题,在电子侦察领域,对所截获信号的脉内调制是介于信号检测与解调之间的重要识别方式.为了提高雷达功能,通过短时傅立叶变换,获取信号的时频曲线,在分析线性回归特性的基础上,将脉内调制识别转化为时频曲线线性回归模型.进行计算机仿真,结果表明,方法在无接收信号的任何先验知识,信噪比4dB时,平均识别正确率达98%,仿真也证明了对常用雷达脉内调制方式可提高识别效率.     

低信噪比下的脉内调制方式识别

雷达信号脉内调制方式识别是电子对抗的重要内容。在实信号进行正交变换的过程中通过频域滤波来滤除带外噪声,提高信噪比,对滤波后的复信号利用改进的相位展开算法计算瞬时相位,然后对得到的瞬时相位曲线进行三次多项式拟合,根据拟合离差、拟合参数来自动识别常规信号、线性调频信号和三次多项式相位信号,并在正确识别调制方式的基础上进行参数估计。计算机仿真表明,本方法在信噪比不小于0dB的条件下,正确识别率达90%以上,且参数估计的精度较高。     

基于分形维数的阈值选取方法

普通的阈值选取方法只注重图像的灰度信息,而很少考虑图像的空间信息。分形维数能很好地反映一幅图像的空间信息,在图像的处理与分析中得到了很好的应用。提出了一种基于分形维数的图像阈值选取方法,实验证明对于灰度图像的阈值选取具有很好的实用效果。     

雷达脉内调制信号时频分布特征提取方法

针对复杂体制雷达辐射源信号分类识别问题,提出了一种基于时频分析的雷达脉内调制识别算法。首先对时频矩阵在时间域进行等间隔分区,然后通过检测区间内信号时频能量峰值提取其时频特征,最后用支持向量机实现了分类识别。该方法以信号时频能量峰值分布的差异区别不同的雷达脉内调制方式,有效降低了特征维数。仿真结果表明,该方法对雷达脉内调制具有较好高识别正确率,而且具有较强的抗干扰能力。     

基于局域波分解的雷达辐射源信号时频分析 *

在分析局域波分解原理的基础上 ,研究了雷达辐射源信号经过局域波分解后的分解分量的物理意义和抗交叉干扰等时频特性 ,并提取了六种经典辐射源信号的瞬时频率特征和相位编码信号的逐步波动特征。仿真实验表明 ,与传统方法相比 ,使用基于局域波分解的时频分析方法更有效地消除了信号分量干扰、提高了频率分辨率 ,并能自适应地改变基函数并解决了信号时频局部化问题 ,为辐射源信号的脉内特征分析提供了一种新思路。     

一种雷达辐射源信号多目标特征评价模型

从复杂度、可分性和正确识别率对噪声的灵敏性三个方面建立雷达辐射源信号特征评价指标体系,建立运用基于实数编码加速遗传算法的投影寻踪模型获取各指标的权重,基于模糊物元分析法计算与标准模糊物元之间的欧氏贴近度,实现对信号特征综合评价的一般模型。通过实验仿真分析,此模型兼顾客观实际和主观偏好,可以较为全面和准确地评价信号特征的性能,从而为弥补传统五参数的不足添加新的特征提供理论依据。     

基于Morlet小波在雷达信号脉内特征提取中的应用

为识别雷达信号不同调制方式,可通过准确估计雷达信号瞬时频率来分析信号脉内特征。通过分析小波脊线原理和Morlet小波各种参数对提取调制雷达信号小波脊线特征的影响,提出改进Morlet小波原子。针对不同调制类型雷达信号,分析了正确提取信号脊线特征的条件。提出一种基于改进Morlet小波的小波脊线方法估计雷达信号的瞬时频率。通过仿真实验表明,与普通Morlet小波相比,基于改进Morlet小波在提取信号脊线特征时精确度和抗噪性得到提高。     

基于DAE+CNN辐射源信号识别算法

针对利用卷积神经网络进行辐射源信号识别过程中时间复杂度高的问题进行研究,提出一种基于降噪自编码器和卷积神经网络结合的算法。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变换,获取时频图像;然后对图像进行灰度和阈值二值化处理,将处理后的图像向量化操作输入到降噪自编码器中,提取降噪自编码器隐藏层特征数据完成降维处理,再重构成图片矩阵输入到卷积神经网络中,利用常用的softmax分类器进行分类识别。通过仿真表明,添加降噪自编码器降维处理后的模型相比较原模型,时间复杂度大幅度下降,在SNR=-6 dB,识别效果能达到80%以上,与利用传统降维方式性能相比,识别效果明显提高。     

一种雷达辐射源识别模型研究

复杂电磁环境下雷达辐射源识别问题是当前急需解决的难题。针对雷达辐射源识别中不确定信息影响,改进数据库比对识别法,通过融合BAM神经网络（NN）和模糊推理（FR）,建立基于NN-FR的雷达辐射源识别模型,以达到缩短识别时间,提高识别效率的目的,为复杂电磁环境下识别雷达辐射源探索新的方法。     

基于稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法

针对现有融合识别算法难以兼顾信息完备性和节点通信数据量的问题,提出一种基于信号稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法。该方法将接收信号投影到稀疏域并进行压缩,从而在稀疏域完成融合,最后利用融合后的稀疏系数进行识别。该方法既降低了通信数据量,又较好地保证了信息的完整性。仿真实验表明,相对于单一传感器和决策级融合,所提出的方法可有效提高信号识别性能。     

基于自动机器学习流程优化的雷达辐射源信号识别

针对雷达辐射源信号识别课题中复杂的参数配置问题,从机器学习参数优化的研究入手,发现了一种基于树结构的机器学习流程优化方法,该方法利用遗传编程生成基于树结构的机器学习流程,并对其结构和参数进行进化,得到表现最佳的带参数的机器学习流程。该流程可以包括特征处理和建模的任意组合,实现对原始数据集的学习和识别。并与人工参数配制的一对一支持向量机在两种不同维度的雷达信号特征集上进行对比识别,相比之下,该方法无须繁琐的参数配置,最高准确率提高超过6%,证明该方法得到的基于树结构的机器学习流程有着明显的优势。     

雷达辐射源信号一阶差分自相关特征提取

在统计自相关函数的基础上,提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取的方法。利用一阶差分运算突出信号的调制特性;将差分的结果进行自相关计算,提取不同时延下自相关函数的包络特征;根据提出的基于距离的可分性判据对包络进行特征选择,得到具有最优可分性能的二维或三维特征向量。通过对7种典型辐射源信号的特征提取和分类进行仿真实验,结果表明提取的特征在低信噪比下仍具有较好的抗噪性和可分类性。     

一种基于蚁群聚类算法的雷达辐射源识别方法

提出了基于蚁群聚类算法的雷达辐射源识别方法。该方法采用雷达辐射源特征参数建立模型,对雷达辐射源样本进行识别,仿真结果接近90%。实验表明,蚁群聚类算法识别雷达辐射源的方法具有一定的可行性。     

复杂体制雷达辐射源信号特征的集对分析

为解决复杂体制雷达辐射源信号特征的评价问题,提出了基于集对分析理论的复杂体制雷达辐射源信号特征分析模型.首先对复杂体制雷达辐射源信号特征评价指标体系的指标权重作层次分析,再通过集对分析理论对复杂体制雷达辐射源信号特征评估的决策矩阵进行同一度分析,最后联合指标权重矩阵和决策同一度矩阵对复杂体制雷达辐射源信号特征进行综合评判.仿真结果表明,该模型是有效、可行的,能够更好地实现对复杂体制雷达辐射源信号特征的分析和评估.