基于信號(hào)指紋的通信輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、通信輻射源個(gè)體識(shí)別是近來(lái)通信對(duì)抗領(lǐng)域一個(gè)重要的研究課題，它主要根據(jù)各通信設(shè)備硬件差異在發(fā)射信號(hào)上所表現(xiàn)出來(lái)的區(qū)別于其它個(gè)體的特征，判別信號(hào)來(lái)自哪部通信設(shè)備，實(shí)現(xiàn)設(shè)備追蹤，進(jìn)而有針對(duì)性的對(duì)敵重要通信裝備及其載體進(jìn)行監(jiān)視、電子干擾或者軍事打擊。不同于傳統(tǒng)通信信號(hào)偵察中的調(diào)制模式識(shí)別研究，通信輻射源個(gè)體識(shí)別主要研究體現(xiàn)同類輻射源之間個(gè)體差異的信號(hào)指紋的分析提取技術(shù)。 目前，國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究主要針對(duì)暫態(tài)通信信號(hào)中的開(kāi)機(jī)信號(hào)、利用特征提取的

2、分析方法實(shí)現(xiàn)輻射源個(gè)體識(shí)別。然而，利用暫態(tài)信號(hào)特征進(jìn)行輻射源識(shí)別面臨在非協(xié)作通信條件下對(duì)信號(hào)的捕捉、因暫態(tài)信號(hào)與噪聲相似性帶來(lái)的特征提取難度等諸多挑戰(zhàn)；而且，這些方法大多通過(guò)仿真手段在較高信噪比和樣本充足的條件下研究不同型號(hào)的通信輻射源識(shí)別問(wèn)題。實(shí)際上，通信對(duì)抗環(huán)境中截獲信號(hào)的信噪比往往較低，信號(hào)持續(xù)時(shí)間較短、樣本數(shù)據(jù)不足，現(xiàn)有方法直接用于外場(chǎng)同類通信輻射源個(gè)體辨識(shí)時(shí)往往識(shí)別率較低?；诖耍疚尼槍?duì)相同型號(hào)和工作模式不同通信輻射源的個(gè)體

3、識(shí)別問(wèn)題，對(duì)穩(wěn)態(tài)通信信號(hào)的個(gè)體細(xì)微特征，即信號(hào)指紋的分析提取技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)研究。 本文研究了信號(hào)指紋的基本理論，從其產(chǎn)生機(jī)理出發(fā)，研究了通信設(shè)備在穩(wěn)定工作狀態(tài)下頻率特性、調(diào)制參數(shù)特性以及雜散特性的個(gè)體差異，并從時(shí)域、頻域、時(shí)頻域和高階譜等不同角度采用多種通信信號(hào)處理手段探索信號(hào)指紋特征的提取方法，建立了通信輻射源個(gè)體識(shí)別基本框架。文中提出了一系列具有理論及實(shí)用價(jià)值的算法，并全部通過(guò)外場(chǎng)實(shí)測(cè)電臺(tái)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所提算法的優(yōu)良性能。

4、 本文所做的工作主要包括以下幾個(gè)方面： （1）研究了基于載頻和碼速率的信號(hào)指紋提取技術(shù)。給出了一種改進(jìn)的相位擬合載頻估計(jì)方法；并給出了一種基于STFT時(shí)頻能量分布和小波變換的碼速率估計(jì)方法，解決了非協(xié)作通信條件下調(diào)制信號(hào)的碼速率估計(jì)精度問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明：載頻和碼速率估計(jì)結(jié)果可以作為信號(hào)指紋特征之一，并配合其它特征對(duì)電臺(tái)個(gè)體進(jìn)行識(shí)別。 （2）研究了基于輻射源個(gè)體雜散輸出成分的信號(hào)指紋提取技術(shù)。首先提出了一種基于正交分量重構(gòu)的

5、包絡(luò)提取算法，并利用分形維數(shù)和Lempel-Ziv等復(fù)雜度特征提取個(gè)體信號(hào)的包絡(luò)寄生調(diào)制特征；然后給出了利用個(gè)體信號(hào)Hilbert 邊緣譜對(duì)稱性特征和HHT時(shí)頻分布灰度圖像抽取特征的細(xì)微差異進(jìn)行輻射源識(shí)別的方法。實(shí)驗(yàn)表明：較低信噪比下信號(hào)個(gè)體的包絡(luò)寄生調(diào)制特征和時(shí)頻分布灰度圖像抽取特征作為信號(hào)指紋參量對(duì)電臺(tái)個(gè)體具有較好的聚類性能，而受載頻估計(jì)精度影響，譜對(duì)稱性特征對(duì)電臺(tái)個(gè)體的可分離性不高。 （3）研究了基于高階譜的信號(hào)指紋提取方

6、法。提出了一種矩形積分雙譜（SIB）信號(hào)指紋特征分析方法，并利用局部線性嵌入（LLE）流形約簡(jiǎn)方法對(duì)高維SIB 特征進(jìn)行降維分析。實(shí)驗(yàn)表明：SIB 較其它局部雙譜特征用于個(gè)體信號(hào)的指紋分析具有一定的優(yōu)越性，而且SIB 約簡(jiǎn)特征具有較好的聚類性能和抗噪能力。 （4）針對(duì)輻射源個(gè)體識(shí)別實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，設(shè)計(jì)了一種基于核距離測(cè)度的多類別SVM 分類器（KDM-SVM）和一種基于D-S證據(jù)理論的組合分類器，并采用上述分類器，以不同角度提取的