辐射源指纹识别与细微特征提取方法研究

如何通过侦察、截获、定位、分析和识别辐射源的电磁能量信号来掌握对方辐射源的特性、判断威胁等级等情报，一直是电子战中电子支援的主要内容。雷达发射机对信号的调制分为有意调制和无意调制两部分，无意调制特征又被称为指纹特征。针对雷达辐射源识别技术中对同型号、同有意调制方式雷达辐射源信号的识别问题，本文对雷达辐射源信号的指纹特征进行了深入的研究。论文研究内容主要包括以下几个方面： 分析了雷达发射机指纹特征产生的机理，根据相位噪声的定义，提出了一种在基带表示相位噪声的方法，建立了相位噪声的单边带功率谱密度模型，为辐射源指纹识别系统中数据样本的获取提供了来源。 分析了雷达辐射源无意调制信号在频域和时域的特征，针对传统的FFT方法在频谱估计中的缺陷，提出了一种基于FFT幅度比值的频率估计算法,在提高了频率估计精度的同时，使得频率的估计值能作为辐射源指纹识别系统中的特征向量之一。 针对雷达辐射源指纹识别系统中特征向量选取困难的问题，分别从频域和时域出发，研究了几种可以作为代表辐射源指纹特征的参量，并对这些参量在辐射源识别中的有效性进行分析。 针对实际采样信号得到的样本特征向量有限的问题，利用C模糊均值(FCM)和支持向量机(SVM)分类器的设计实现了同型号,同有意调制方式指纹信号的准确识别。由实验结果可以看出，在辐射源有意调制特征相同的条件下，本文实现的基于相位噪声参量的辐射源特征指纹提取和基于C模糊均值和支持向量机分类器的设计具有较高的准确性和可靠性。