基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别

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1、·工程应用·航天电子对抗2016年第3期基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别刘歌，张国毅，汪洪艳（空军航空大学信息对抗系，吉林长春１３００２２）摘要：针对雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题，提出基于特征融合的雷达脉内调制类型识别方法，该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征，利用改进的主成分分析法（IPCA）对特征进行融合，然后将融合特征输入支持向量机（SVM），实现信号的分类识别。仿真实验中对８种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别，该算法在信噪比为５dB时识别准确率接近１００％，验证了该方法的有效性。关键词：雷达信号识别；时频图像；主

2、成分分析；融合特征中图分类号：TN９７１．１文献标识码：AIntra‐pulsemodulationrecognitionofradarsignalbasedonfeaturesfusionLiuGe，ZhangGuoyi，WangHongyan（DepartmentofInformationCountermeasures，AviationUniversityofAirForce，Changchun１３００２２，Jilin，China）Abstract：Tosolvetheproblemoflowrecognitionrateofintra‐pulsem

3、odulationrecognitionofradarsignal，therecognitionmethodbasedonfeaturesfusionisproposed．Themethodobtainstheshapeandtexturefeaturesoftime‐frequendyimageofradarsignal，integratesthefeaturesbytheimprovedprincipalcomponentanalysis（IPCA），andtheninputsthefusionfeaturestothesupportvectorma

4、chine（SVM）toidentifythesignals．Theresultsofsimulationexperimentsofeightkindsofcommonradarsignalsshowthatrecognitionaccuracyofthemethodproposedcanalmostachieved１００％inSNR５dB，sothismethodisveryeffective．Keywords：radarsignalrecognition；time‐frequencyimage；principalcomponentanalysis；f

5、usionfeature但是没有充分利用图像的其它特征，不具有全面性。0引言针对以上问题，为了能够有效实现雷达信号的自电子侦察是现代电子战胜利的关键因素，而雷达动识别，本文从反映信号本质特征的时频图像入手，提信号的识别是电子情报侦察的关键过程。其中，雷达取时频图像的纹理特征与形状特征，并提出利用信号的特征提取和分类器的选择是影响雷达脉内信号IPCA将特征参数进行融合，作为识别雷达信号的特识别精度的两个重要因素。随着电磁环境的日趋复征；最后，采用SVM进行分类识别。仿真实验提取８杂，直接将信号的五大参数作为识别特征的传统方法种常见的雷达信号的时频图像的融合

6、特征，实验结果已经失效。因此，对雷达信号的脉内特征的研究越来表明，本文的特征提取方法效果优于传统的特征提取越多，文献［１～４］提出了时域自相关法、调制域分析方法，且在低信噪比下能够获得较高的准确率。法、倒谱分析法、谱相关法等脉内特征提取法。但这些1特征参数的提取方法可行性较差，低信噪比下性能严重下降。之后，以信号的时频图像特征作为分类依据的方法逐渐发展起特征提取直接影响着分类器分类识别结果的准确［５］来。例如，通过分别提取二值图像伪Zernike矩以性。经过对不同调制类型的雷达信号时频图像的仔细［６］及Réyni熵特征与SVM结合实现对信号的识别，分析与

7、对比，发现它们具有明显不同的图像特征。通常仅用单一特征很难准确地反映出不同图像之间的差异性，具有较大的片面性，只有综合利用各种类型的图像收稿日期：2016－03－09；2016－04－14修回。作者简介：刘歌（1991－），女，硕士研究生，主要研究方向为复杂调特征，降低识别的不确定性，才能获得很好的识别效果。制雷达信号的处理。因此本文提出将图像的纹理特征和形状特征相结合，作—３６—·工程应用·刘歌，等：基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别２０１６，３２（３）为不同调制类型雷达信号的识别特征，从而反映不同调制类型信号之间的差异性，获得更好的提取结果。1．

8、1雷达信号时频变换在常用的时频变换方法中，STFT变换属于线性变换，优点是不产生