一种敌我识别辐射源暂态信号指纹特征提取方法

发布时间：2020-12-21 03:58

　　信号的指纹特征是辐射源个体识别的重要依据。针对敌我识别辐射源的个体识别问题,提出了一种基于双树复小波和多重分形的信号暂态特征提取方法。该方法通过双树复小波变换实现信号多分辨率分解,求解分解信号Hilbert谱的信息熵和指数熵,计算信号的多重分形奇异指数和谱值,最终组成表征辐射源的特征向量。通过实验验证,提取的特征向量能充分代表辐射源个体之间的差异;被测信号的信噪比满足8 dB或9 dB的条件时,对辐射源的识别正确率能达到90%以上。统计分析表明该方法提取的特征具有很高的稳定性。 

【文章来源】：电讯技术. 2020年07期 北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

典型IFF设备发射端工作原理图

DT-CWT包含两个平行小波树，图2是三阶DT-CWT原理框图，其中h0(n）和g0(n）为共轭低通滤波器组，h1(n）和g1(n）为共轭高通滤波器组，↓2表示隔点采样。滤波器组可以分别由尺度函数?（t）、?′（t）和小波函数ψ（t）、ψ′（t）构成，两者之间的关系如下：

IFF信号一般由框架脉冲和数据脉冲组成，其中框架脉冲包括前导脉冲、旁瓣抑制脉冲、特殊位置识别脉冲等。同一辐射源的数据脉冲因为编码信息、加密模式不同，会造成脉冲位置、调制信息等产生变化，而旁瓣抑制脉冲、特殊位置识别脉冲因采样点数、信号幅度、截获概率等影响处理结果。综上分析，选择前导脉冲作为分析对象为最佳选择。某模式IFF信号前导脉冲如图3所示，提取脉冲P1～P4的上升沿信号作为暂态特征分析数据。IFF辐射源指纹特征提取方法流程如下：

【参考文献】：
期刊论文
[1]接收机畸变对辐射源指纹识别的影响[J]. 乐波,王桂良,黄渊凌,甘文迓.  电讯技术. 2020(03)
[2]基于微震信号多重分形特征的岩石边坡变形预警研究[J]. 毛浩宇,张敏,蒋若辰,李彪,徐剑,徐奴文.  岩石力学与工程学报. 2020(03)
[3]基于时频与快速熵的IFF辐射源个体识别方法[J]. 李天琪,张玉,张进,唐波.  探测与控制学报. 2020(01)
[4]基于集成固有时间尺度分解的IFF辐射源个体识别算法[J]. 张玉,李天琪,张进,唐波.  电子与信息学报. 2020(02)
[5]基于双谱分析的雷达有源欺骗干扰识别[J]. 杨兴宇,阮怀林.  探测与控制学报. 2018(02)
[6]雷达特定辐射源识别的直观系统模型[J]. 韩韬,周一宇.  系统工程与电子技术. 2013(04)



本文编号：2929144