雷达辐射源信号模糊函数主脊切面特征提取方法

提取和补充新的信号参数是解决复杂体制雷达辐射源信号分选难题的有效手段.基于模糊函数在表征信号内在结构上的独特作用,本文提出一种模糊函数主脊切面特征提取的新方法,构建出由主脊方向、切面重心和惯性半径组成的主脊切面特征向量.理论分析和实验结果表明,所提取的特征向量较好地反映了不同信号波形结构上的差异,具有类内聚敛性强和类间分离度大的优点,且具备较好的抗噪性能,证实了所提方法的可行性和有效性.     

基于深度栈式自编码网络的面部年龄识别

随着计算机技术与网络信息技术的发展,利用人体生物特征来获取相关信息已成为安全验证的重要方式。人脸作为人体最重要的生物特征之一,一直备受研究者重视。主要针对基于深度学习的人脸年龄估计问题进行研究。基于栈式自编码网络的深度学习模型,将其运用到面部年龄识别问题上,并通过编程实现了基于该深度模型的面部年龄识别系统。     

基于模糊函数的雷达辐射源个体识别

雷达辐射源个体识别是现代电子情报和电子支援系统的重要研究内容。本文在辐射源个体特征分析的基础上,提出了一种基于模糊函数的辐射源个体识别算法。针对模糊函数的冗余性,分别利用模糊函数切片和局部模糊函数切片表征雷达的细微差异与个体特征,并推导了局部模糊函数切片的快速算法。仿真实验验证了提出算法对于辐射源个体特征提取和识别的可行性和有效性。     

基于卷积双向长短时记忆网络的雷达辐射源信号识别

雷达辐射源信号识别在实际战场中是对敌制胜的重要手段。为解决人工提取的雷达辐射源信号特征参数不完备、时效性低等问题,基于模糊函数在表征信号内在结构上的独特作用,提出一种结合模糊函数主脊坐标变换的卷积双向长短时记忆网络的识别方法。首先,为放大不同信号间的差异,采用数学思维将主脊切面转换为极坐标域的几何图像,以此作为神经网络的输入;其次,设计卷积神经网络来挖掘二维时频图的特征信息;最后,搭建双向长短时记忆网络对提取到的特征进行分类识别。仿真实验结果表明,所提方法在信噪比为0 dB以上均能保持100%的准确率,即使信噪比为-6 dB时,识别率仍可达93.58%以上,同时也有效缩短了信号分类时间。结果验证了所提方法不仅能提取信号的隐藏抽象特征,还具备良好的时效性和抗噪性。     

基于优势遗传的模糊函数主脊切面智能搜索方法

提取和补充新的信号参数是解决复杂体制雷达辐射源信号分选难题的有效手段,模糊函数主脊切面特征是众多新特征参数中较为可行的特征之一.为更快速地搜索信号的模糊函数主脊切面,文章构建了一种优势遗传搜索的智能算法,并采用统计假设检验理论对数据进行分析和检验.实验结果表明,所提方法可使模糊函数主脊切面的平均搜索耗时降低为原方法的28.6％,且能以较高的概率成功搜索到精度更高的切面特征,证实了所提方法的有效性和可行性.     

基于优势遗传的模糊函数主脊切面智能搜索方法

提取和补充新的信号参数是解决复杂体制雷达辐射源信号分选难题的有效手段,模糊函数主脊切面特征是众多新特征参数中较为可行的特征之一。为更快速地搜索信号的模糊函数主脊切面,本文构建了一种优势遗传搜索的智能算法,并采用统计假设检验理论对数据进行分析和检验。实验结果表明,所提方法可使模糊函数主脊切面的平均搜索耗时降低为原方法的28.6%,且能以较高的概率成功搜索到精度更高的切面特征,证实了所提方法的有效性和可行性。     

基于栈式稀疏自编码器的低信噪比下低截获概率雷达信号调制类型识别

针对低截获概率(LPI)雷达信号识别率低且特征提取困难的问题,该文提出一种基于Choi-Williams分布(CWD)和栈式稀疏自编码器(sSAE)的自动分类识别系统。该系统从反映信号本质特征的时频图像入手,首先对LPI雷达信号进行CWD时频分析,获取2维时频图像;然后对得到的时频原始图像进行预处理,并把预处理后的图像送入多层稀疏自编码器(SAE)进行离线训练;最后把SAE自动提取的特征输入softmax分类器,实现雷达信号的在线分类识别。仿真结果表明,信噪比为时,该系统对8种LPI雷达信号(LFM, BPSK, Costas, Frank和T1~T4)的整体平均识别率达到96.4%,在低信噪比条件下明显优于人工设计提取信号特征的识别方法。     

基于模糊匹配和神经网络的雷达辐射源识别技术

目前常用的雷达辐射源识别方法是数据库比较查询法．该方法实现简单,易于工程实践,但其识别效率取决于数据库的容量和质量．即对先验知识的依赖性强,缺少推理．灵活性差,特别是对于许多新体制雷达信号无法很好地识别。将利用模糊匹配和RBF神经网络两种算法,设计一种识别系统,该识别系统能够较好地识别复杂体制雷达信号,能应对目前雷达辐射源数据库不完善的实际情况。实验仿真表明,该识别系统具有较高的识别率,是一种可行的雷达辐射源识别方法。     

随机雷达信号的平均模糊函数

本文导出了随机调频连续波雷达信号和随机二相码连续波雷达信号的平均模糊函数。它们均有“图钉”形状,即在距离和速度上同时具有良好的鉴别能力和测量精度。而且具有良好的抗各种干扰的能力。     

基于模糊函数特征优化的雷达辐射源个体识别

对雷达辐射源信号进行模糊函数建模是一种有效的特征提取途径,通过对无意调制的雷达辐射源信号的模糊函数分析,提出了基于模糊函数子空间特征优化的个体识别方法,首先抽取模糊函数的"近零"频偏切片作为辐射源信号的主要特征,继而设计了切片串联策略构建了互补的特征子集对,从而分别利用典型相关分析和鉴别典型相关分析实现了切片特征的融合...     

基于模糊函数相像系数的雷达辐射源信号分选

针对当前的雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,提出一种新的分选算法,对接收到的信号求取其模糊函数,并将其简化为二维特征图,构造一矩形脉冲序列与一三角形脉冲序列,分别求二维特征与两个脉冲序列的相像系数,将求取的相像系数作为分选的特征参数.由于不同信号的模糊函数区别较大且受噪声的影响小,所以转换后的相像系数可分性强、稳定度高,大量的仿真验证了新方法的优越性,在信噪比为10 dB时,分选准确率最低为90%.     

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.     

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5G的外辐射源雷达模糊函数研究

随着低空空域开放和无人机等航空技术的发展,对城市或郊区等电磁频谱紧张的区域开展低空目标探测愈发重要,采用5G信号作为机会照射源的外辐射源雷达在该领域展现出了广阔的应用前景。相比4G网络,5G波形方案的实现细节发生了本质的改变,因此基于不同外辐射源信号的模糊函数也存在较大差异,而现有文献对基于5G信号的外辐射源雷达模糊函数的相关研究仍然较为缺乏。本文从信号的基本结构入手,采用对比分析的方法,从理论上对5G信号和4G信号在帧结构及物理资源结构等方面存在的差异进行了详细对比;搭建了系统仿真模型,并对基于5G信号的外辐射源雷达的模糊函数进行了仿真实验;最后,针对模糊函数中的各类副峰,分析了该模糊副峰产生的原因以及可能对信号探测性能造成的影响,并对部分副峰的抑制方式进行简单阐述。该文为基于5G信号的外辐射源雷达副峰的抑制提供了新的思路和方向。     

基于BSResSKGRU的雷达信号调制样式识别

针对基于图像识别的雷达信号调制样式识别方法生成图像耗时长,收敛速度慢,且在低信噪比条件下识别准确率低的问题,提出了一种新的雷达信号调制样式识别模型。此模型将雷达信号时间序列经简单预处理后直接作为网络输入,避免了将信号转换为图像的复杂过程;网络能够自主提取雷达信号空间和时间两个方面特征,完善了特征提取的方式;同时,对网络结构进行了优化,并引入了选择性核网络,以获取特征在不同尺度上的重要信息。实验结果表明,此模型在低信噪比条件下具有较快的训练速度和较高的识别准确率。     

基于改进EfficientNet的雷达信号调制方式识别

针对在复杂电磁环境下的雷达辐射源信号识别中传统方法失效,深度学习算法存在低信噪比下识别效果差、网络复杂参数多的问题,提出一种改进EfficientNet模型对雷达辐射源信号进行识别。首先引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)改进网络,提高网络对通道和空间特征的提取能力;结合h-Swish和ReLU两种激活函数进一步改进网络在保持网络精度的情况下加快网络训练;对样本进行标签平滑,对9种不同调制信号的时频图像做CutMix数据增强后输入网络,增强模型的泛化能力。通过实验分析,改进后的模型在信噪比为-10 dB的情况下对9种调制信号的综合识别率达到了94.24%,验证了该方法能够在低信噪比条件下有效识别雷达辐射源信号。     

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,...