雷达辐射源识别技术研究

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1、分类号UDC学号密级工学博士学位论文雷达辐射源识别技术研究博士生姓名韭国蕉学科专业焦!塾生亟篮王焦研究方向绽佥鱼至逝丕红量挂盔指导教师屈二主敛援国防科学技术大学研究生院二Oo五年三月国防科学技术大学研究生院学位论文摘要在现代电子战中，辐射源识别是电子情报侦察系统(ELINT)和电子支援系统(ESM)晕要功能之一。随着电子技术的飞速发展，雷达信号的体制和调制样式变得越来越多样化，信号环境也日趋复杂，使得常规的识别方法和理论很难适应实际需要，无法有效地对雷达信号进行识别，这也给雷达信号的识别研究提出了更高的要求。近几十年来，学者们在雷达辐射源的识别方面作了大量有益的探索，提出了

2、很多新思路和新方法，但这些方法大多都是基于较高信噪比(SNl％10dB)、信噪比固定不变和样本数据充足的情况，很少涉及较低信噪比(SNR25dB)、信噪比变化和样本数据有限时的j5达辐射源谚{别问题。实际上，雷达信号经过空间传播和各种噪声的干扰，接受到的信号信噪比往往较低，而且信噪比也不是固定不变的。同时，由于截获信号的持续时间较短，造成样本数据不足，这将导致利用传统的辐射源分类方法识别率低下。本文围绕着雷达信号信噪比低、信噪比变化和信号持续时间有限的特点，系统地研究了雷达发射机的相位噪声分布、信号的脉内有意调制特征提取、脉内无意调制特征提取和分类器设计这四个方面的内容，提

3、出了新的品质优良的特征，设计了多种有效的单个分类器和组合分类器，实现了小样本、低信噪比和信噪比变化条件下的雷达辐射源型号识别和个体识别。论文第二章首先分析了脉内无意调制产生的机理，得出发射机相位噪声是影响信号脉内无意调制的主要因素。其次，参照雷达发射机设计理论与实践，建立了发射机结构模犁和发射机相位噪声等效模型，并且针对该模型进行了详细的研究．给出了发射机输出相位噪声的分布特性。论文第三章提出了两种脉内有意调制特征提取方法。第一种方法是基于信号时频分粕图像特征的提取方法，该方法把信号的时频分布当作一幅二维图像进行处理，首先采用基于最大熵的图像分割法得到信号时频分布图的边缘，

4、然后结合改进的Hough变换算法和奇异值分解获得信号时频分布的图像特征，最后利用基于类内类间综合离散度的特征选择方法选出最优特征集。第二种方法是基于小波变换和傅立叶变换的特征提取方法，该方法首先对信号进行二次小波变换，得到信号的相位或者频率变化规律，然后对二次小波变换系数进行傅立叶变换，统计整形后的傅立叶谱峰数目和谱峰之间的相对关系，就得到可以有效的区分NS、LFM、BPSK和QPSK四类信号的特征。论文第四章研究了雷达个体特征(脉内无意调制特征)提取技术。本章在第二章理论分析的基础上，综台利用小波变换、高阶统计量等现代信号处理理论，定义并提取了售达辐射源时域特征、频域特征

5、和变换域特征三类个体特征，为雷达辐射源的个体识别提供了有力的支持。论文第五章提出了一舌中基于支持向量机(SVM)的辐射源识别算法。本章针对多对多第1页国防科学技术人学研究生院学位论文(AVA)SVM分类算法分类精度低的缺点，利用加权法进行了改进，并且将其应用到雷达辐别‘源型号识别和个体识别问题之中。实验结果显示该算法取得了比最近邻(K—NN)、BP神经网络羊u传统AVA分类方法更好的结果，尤其是在小样本情况下，优势明显。论文第六章研究了利用组合分类器进行雷达辐射源分类识别的问题，提出了两种基r组合分类器的辐射源识别算法。首先提出了基于证据理论的组合神经网络分类器，该算法通过

6、融合不同特征的最优判决，*Rgv．{ktT比单个分类器更好的识别率，而且对信噪比变化的信号环境具有良好的适应性。其次提出了基于线性回归的组合SVM分类器，该组合分类器融合相同特征的不同SVM分类器判决，在小样本情况下依然具有比单一分类器更好的识别率。同时，本文各章通过计算机仿真实验和实测数据验证了所提方法的有效性。关键词：调制识别电子情报侦察系统无意调制相位噪声特征提取高阶统计量组合分类器统计学习理论支持向量机国防科学技术大学研究生院学位论文AbstractInmodemelectronicwar,emitteridentificationiSaimportantfunct

7、ionofELlNTandESM．Withtherapidlydevelopingofelectronictechnology,thesystemandmodulationmannerofradarsignalsbecamemoreandmorecomplicatedandvarious，andcircumstanceofsignalsbecameincreasingdenseness．Itresultsinthattheroutinemethodandtheoryofrecognitioncanhardlysar