雷达辐射源信号DNA分析与构建技术

发布时间：2020-08-02 06:38

【摘要】：电磁环境日益复杂,雷达辐射源波形多样化发展迅速,电子支援系统在辐射源信号识别,特定辐射源识别以及参数估计方面面临着巨大的挑战。因此如何为提取能够反应雷达辐射源信号的本质特征,以提高电子战场中电子对抗系统的认知能力变得十分重要。本文在传统辐射源信号识别的基础上,提出了雷达辐射源DNA(原生属性)特征的概念,并为了研究信号及特征之间的派生关系构建了雷达信号谱系树。这对提高电子对抗系统的电磁环境认知能力具有重要的意义。具体研究内容如下:首先,利用已有辐射源信号收发平台,对雷达信号波形进行了收发与数据处理。通过对雷达信号波形的多样性研究,明确了特征提取面临对象的复杂性,并出于通用的原则,设计了新的雷达辐射源波形。其次,提取了脉内有意调制特征,提出了傅里叶-贝塞尔级数的无意调制特征系统响应模型,基于变分模式分解的信号无意特征提取方法。使用这些特征,构建了雷达辐射源信号谱系树,然后从谱系树反推了DNA特征,DNA特征再修正谱系树有异议的枝叶。最后,研究了DNA特征及谱系树的应用。基于实测数据进行了信号识别及谱系树节点定位。定位了已有种类的辐射源信号,也定位了新的辐射源信号为新的分支,然后验证了无意调制特征对有意特征的辅助作用。信号恢复的实验结果表明:谱系树的辅助对电子战场接收机参数估计有积极意义。为了适应辐射源数据库的认知化发展,本文还着重构建了名为RadarWaveformNet的辐射源DNA特征库。该特征库能够实现对DNA特征的有效利用,促进了雷达信号库的认知化。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN957.51
【图文】：

序列,特征序列,辐射源,组成特征

根据以上原则，提取特征包括但不限于：最大强度值数量(No. of matensity value，NI)；3dB 峰值数量(No. of 3dB peaks，NP)；角度对应度(angle corresponding to maximum magnitude，AMM)；中值滤波瞬时布的标准偏差(WMF)；最大谱变化(maximum spectral variations，MSV图箱数量(No. of histogram bins，BHB)。组成特征序列如下图 3-1 所

示意图,示意图,雷达信号,离散傅里叶变换

一段的离散傅里叶变换。其中 λ = 0,1,.., M/ 2( )( )( )( )12 /01Mk k j m MmX x m eMπ λλ == ∑ 阶相关系数的 DFT。 ) ( ) ( ) ( 1 11 1 2 11 2 1 1 2 2 1 201,L Lk k ki L i Lλ λ X λ i X λ i X λ = = + + ∑ ∑ 1≤ λ，2 1/ 2sλ + λ≤ f，sf 是采样频率。0 = /s f N等式 M =（2L1 + 1）N0。雷达信号的所有 K 段来估计双谱。解深层特征供更合理，有效和完整的雷达信号表达方式。与单层变换相比，多层变换提取更抽象，更详细力。

示意图,任意波形发生器,同型,模式分解

图 3-5 同型号不同序列的两台任意波形发生器辐射指纹差异示意图我们提取射频指纹特征中的本质特征用于辐射源分类，将其称作为 f-DNA雷达辐射源信号 DNA 表征辐射源所发射的信号调制类型的本质属性；f-DNA 表征辐射源本身硬件引起的本质属性，用于区分不同辐射源的相同信号。所以，f-DNA 作为发射器的本质特征，可以辅助 DNA 进行信号识别，甚至跨过 DN特征，直接对发射器进行识别。3.3.1 基于变分模式分解的特征提取经验模态分解(EMD, empirical Mode decomposition)常用于信号本质模式的提取，对噪声敏感和一定的采样限制。使用 EMD 的主要缺点是它存在模式混合问题[62]。最近，变分模式分解（VMD）被提出用于在时域和谱域中非递归地同时分解所有模式。VMD 在计算上很简单，并且不会遇到模式混合问题。此外从分解模式中选择特征可以在提高识别准确度方面发挥重要作用。因此，为了解决这些问题，我们利用变分模式分解，研究者提出了一种完全非递归的变分模式分解模型(VMD, vibrational mode decomposition)，其中模式是同时提取的该模型寻找模式的集合及其各自的中心频率，使得模式共同再现输入信号，而

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