基于多維特征處理的雷達(dá)信號分選研究.pdf

1、雷達(dá)輻射源信號分選是電子對抗中的關(guān)鍵處理過程，也是信號處理研究中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。在現(xiàn)代電子戰(zhàn)爭中，各種新體制和復(fù)雜體制雷達(dá)不斷投入使用，使得電磁環(huán)境更加復(fù)雜，也給雷達(dá)輻射源信號分選識別研究帶來更多挑戰(zhàn)。
　　在分析現(xiàn)代輻射源信號分選識別研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本文討論了分選識別的一般過程，為信號的特征提取、特征選擇和分類奠定了基礎(chǔ)。針對4種常見的雷達(dá)信號，分別從時(shí)域、頻域、雙譜域和小波域提取了多種特征并加以分析，仿真實(shí)驗(yàn)給出了各種特征

2、參數(shù)在不同的信噪比(SNR)下的關(guān)系曲線，據(jù)此可以定性地判斷各個(gè)特征的可區(qū)分性。為了提高分選效率，本文采用基于主成分分析、灰色關(guān)聯(lián)度和不確定度的方法，對信號特征進(jìn)行篩選，以便選擇出包含分類信息最多的特征因子，然后采用支持向量機(jī)(SVM)方法對分選之后的特征向量進(jìn)行分類檢測，仿真結(jié)果表明這種分類方法對雷達(dá)信號有較好的分類效果，同時(shí)特征選擇方法可以在保證分選率的前提下縮短分類器的運(yùn)行時(shí)間，提高分類識別效率。此外，本文引入了在圖像處理中經(jīng)常使

3、用的證據(jù) C均值算法，來求解不同特征對于各個(gè)信號的隸屬概率和模糊概率，并以此作為類別判決的依據(jù)。仿真結(jié)果表明，證據(jù) C均值算法能夠準(zhǔn)確地對不同特征的隸屬概率做出判斷，根據(jù)隸屬概率，可以實(shí)現(xiàn)對信號分類的目的。為了進(jìn)一步驗(yàn)證證據(jù) C均值算法在不同信噪比下的分類效果，仿真實(shí)驗(yàn)給出了頻域偏度特征在兩種信噪比下的隸屬概率和模糊概率。最后，本文從信號的時(shí)頻分布角度出發(fā)，比較了信號的短時(shí)傅里葉變換、WVD變換和SM變換，根據(jù)分辨率性能和有無交叉項(xiàng)的原