基于雜散特征的輻射源個(gè)體識(shí)別研究.pdf

1、作為通信對(duì)抗領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，輻射源個(gè)體識(shí)別研究近年在國(guó)內(nèi)外引起廣泛關(guān)注。隨著通信輻射源設(shè)備的組成日益復(fù)雜化，如何截獲并分析出通信信號(hào)中所反映出的輻射源個(gè)體特征信息并將其有效分類，成為個(gè)體識(shí)別研究的熱點(diǎn)內(nèi)容。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的研究成果中，輻射源個(gè)體特征的識(shí)別主要針對(duì)不同類別的設(shè)備進(jìn)行研究，且特征分類需要依賴于充足的樣本數(shù)量，而國(guó)外的研究成果集中于暫態(tài)信號(hào)的研究。在總結(jié)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，本文以同類輻射源個(gè)體的雜散特征作為研究對(duì)象，對(duì)輻射源雜散

2、特征的提取方法和分類識(shí)別進(jìn)行了研究。
　　特征提取方面，本文對(duì)輻射源的穩(wěn)態(tài)信號(hào)的邊際譜雜散特征進(jìn)行了提取。利用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和小波包重構(gòu)的邊際譜特征提取方法，得到邊際譜的能量重心和信息熵。但在原有特征提取方法中，EMD方法存在模態(tài)混疊問(wèn)題，且小波包重構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)需憑借經(jīng)驗(yàn)選擇。針對(duì)以上問(wèn)題，提出一種改進(jìn)方案，首先對(duì)EMD的模態(tài)混疊成因進(jìn)行分析，并改進(jìn)小波包重構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)和EMD的輸入，在求取信號(hào)邊際譜時(shí)，采用疊加時(shí)頻譜的方法，降

3、低了模態(tài)混疊的影響，改善了雜散特征分布的聚集性差及摻雜程度嚴(yán)重的問(wèn)題，特征分離程度得到一定的提高。
　　分類識(shí)別方面，設(shè)置了不同數(shù)量樣本條件下的兩組分類實(shí)驗(yàn)，利用K近鄰算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器及支撐向量機(jī)(SVM)分類器對(duì)不同調(diào)制樣式下的通信信號(hào)進(jìn)行了分類性能比較，并從中選擇出性能最優(yōu)的SVM分類器對(duì)特征提取方法前后的分類效果進(jìn)行比較，仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的特征提取方法使輻射源信號(hào)特征的分類性能得到一定程度的提高，在不同調(diào)制類型下具有較