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。     

多核融合框架下的雷达辐射源个体识别

该文利用机器学习中多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法的多源信息融合功能,提出一种基于核层面信息融合的雷达辐射源个体识别框架。对雷达辐射源信号所提取的不同特征表示,分别构建相应的核函数或核矩阵,然后通过一定的准则计算它们的组合系数,并同时或独立获得支持向量机的分类超平面,最终实现对辐射源信号的分类。特别地,该方法能够实现辐射源信号模糊函数多个"近零"切片特征的有效融合,得到比代表性切片更优的识别性能。在3组实测雷达辐射源数据上的实验表明了所提方法的有效性。     

雷达辐射源识别专家系统

介绍雷达辐射源识别专家系统根据雷达信号参数的变化特征和参数范围识别雷达工作体制和用途的推理过程,介绍识别置信度的融合算法,给出了对本专家系统的测试结果。     

雷达辐射源个体识别设备的框架研究

从工程应用出发，运用雷达信号指纹特征分析技术，对雷达辐射源个体识别设备的设计与实现进行研究，提出一种可以实现雷达辐射源个体识别的设备框架模型。     

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.     

雷达辐射源识别决策层融合算法

针对雷达辐射源识别过程中数据信息量大的实际情况,应用多传感器最优组合理论,提出一种对辐射源侦察传感器的优化组合方法,以提高融合效率;此外,将D-S证据理论用于数据融合过程中,结合雷达辐射源识别问题的特点,并借鉴信息论中熵的概念,对基本概率赋值函数(BPAF)进行了建模;仿真结果表明该模型的有效性和融合算法的优良性能。     

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。     

雷达辐射源个体识别综述

雷达辐射源个体识别通过提取个体特征来辨识雷达个体,是电子对抗领域的热点研究方向。近年来随着深度学习的飞速发展及其在各领域的成功应用,基于深度学习的雷达辐射源个体识别成为焦点。虽然研究多年,成果丰富,但目前尚缺少关于该方向全面、细致的综述。基于此,该文从雷达辐射源个体特征机理分析、基于手工特征的识别方法、基于深度学习的识别方法以及数据集构建4个方面着手,对雷达辐射源个体识别开展系统的综述工作,并对当前现状和未来方向进行总结与展望,旨在推动雷达辐射源个体识别理论和方法研究的新发展。     

基于多特征参量模糊数据融合的辐射源识别

针对多特征的辐射源识别,采用对辐射源信号特征参数的模糊化表征,建立了多特征、多目标的模糊评价矩阵以及模糊属性综合评判函数,提出了多属性判决函数的融合判决方法进行二次评判的综合识别,从而提高目标识别的准确率和可靠性。仿真结果证实了本文提出方法的有效性。     

雷达辐射源识别算法综述

结合雷达辐射源识别的军事需求和近几年取得的研究进展,以雷达辐射源识别中最核心的3个方面为研究对象,综述相关算法的研究现状与发展.针对低信噪比环境、分类器能力不足和单传感器识别的缺陷,从辐射源特征提取、分类识别和多源融合识别等方面详述了目前算法的研究思路和性能,引入当前热点模式识别算法并分析其可借鉴性.最后,指出了在辐射源识别研究领域中仍存在的问题,并展望了下一步的研究方向.     

雷达辐射源信号识别结果评估方法研究

针对雷达辐射源信号识别结果评价方法杂乱,指标单一等问题,提出一种新的信号识别结果评估体系结构,将识别率测试结果引入到雷达辐射源信号识别结果评估中,构建了基于识别率测试结果的雷达辐射源信号识别结果评估指标体系,建立了评估指标的层次结构模型,应用模糊综合评价法对识别结果进行评估,并对三种识别方法进行了计算机仿真评估实验,验证了新方法的可行性.     

基于小波变换的雷达辐射源信号特征提取

在小波多分辨分析的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效提取定量信息。将小波变换后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一起构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验,结果表明：提取的样本特征在低信噪比下具有很好的抗噪性和可聚类性,证明了本文方法的有效性。     

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IVIF-VIKOR的雷达辐射源信号分选识别特征性能综合评价方法

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于三维特征的雷达信号脉内调制识别

针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量,使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明,所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现对不同雷达信号进行识别,证实了该方法的有效性。     

DTTB的双基地雷达模糊函数及目标分辨力分析

通过双基地模糊函数分析比较了数字电视地面广播(DTTB)标准下单载波和多载波2种信号形式分别应用于双基地雷达的性能及目标分辨特性,研究了不同接收角度下,DTTB 系统2种信号应用模式的模糊函数图,得到了双基地模糊函数形式下副峰的相对位置、产生原因以及与单基地模糊函数副峰位置的关系。分析了双基地雷达应用中 DTTB 信号的速度分辨力和距离分辨力,指出 DTTB标准下单载波与多载波信号形式的双基地雷达分辨力大致相同,单载波形式的分辨力相对更优。     

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。