發(fā)布時(shí)間：2018-10-25 19:46

【摘要】：作為通信對(duì)抗領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù),輻射源個(gè)體識(shí)別研究近年在國內(nèi)外引起廣泛關(guān)注。隨著通信輻射源設(shè)備的組成日益復(fù)雜化,如何截獲并分析出通信信號(hào)中所反映出的輻射源個(gè)體特征信息并將其有效分類,成為個(gè)體識(shí)別研究的熱點(diǎn)內(nèi)容。國內(nèi)現(xiàn)有的研究成果中,輻射源個(gè)體特征的識(shí)別主要針對(duì)不同類別的設(shè)備進(jìn)行研究,且特征分類需要依賴于充足的樣本數(shù)量,而國外的研究成果集中于暫態(tài)信號(hào)的研究。在總結(jié)國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,本文以同類輻射源個(gè)體的雜散特征作為研究對(duì)象,對(duì)輻射源雜散特征的提取方法和分類識(shí)別進(jìn)行了研究。特征提取方面,本文對(duì)輻射源的穩(wěn)態(tài)信號(hào)的邊際譜雜散特征進(jìn)行了提取。利用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和小波包重構(gòu)的邊際譜特征提取方法,得到邊際譜的能量重心和信息熵。但在原有特征提取方法中,EMD方法存在模態(tài)混疊問題,且小波包重構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)需憑借經(jīng)驗(yàn)選擇。針對(duì)以上問題,提出一種改進(jìn)方案,首先對(duì)EMD的模態(tài)混疊成因進(jìn)行分析,并改進(jìn)小波包重構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)和EMD的輸入,在求取信號(hào)邊際譜時(shí),采用疊加時(shí)頻譜的方法,降低了模態(tài)混疊的影響,改善了雜散特征分布的聚集性差及摻雜程度嚴(yán)重的問題,特征分離程度得到一定的提高。分類識(shí)別方面,設(shè)置了不同數(shù)量樣本條件下的兩組分類實(shí)驗(yàn),利用K近鄰算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器及支撐向量機(jī)(SVM)分類器對(duì)不同調(diào)制樣式下的通信信號(hào)進(jìn)行了分類性能比較,并從中選擇出性能最優(yōu)的SVM分類器對(duì)特征提取方法前后的分類效果進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的特征提取方法使輻射源信號(hào)特征的分類性能得到一定程度的提高,在不同調(diào)制類型下具有較好的適用性。
[Abstract]:As a key technology in communication countermeasure field, the research on individual identification of emitter has attracted wide attention at home and abroad in recent years. With the increasing complexity of communication emitter equipment, how to intercept and analyze the individual characteristic information of emitter reflected in communication signal and classify it effectively has become a hot topic in individual identification. Among the existing research results in China, the identification of individual characteristics of emitter is mainly focused on different types of equipment, and the classification of features depends on the number of sufficient samples, while the research results abroad focus on transient signals. On the basis of summing up the relevant research at home and abroad, this paper takes the stray characteristics of the same radiation sources as the research object, and studies the extraction method and classification recognition of the stray characteristics of the same radiation sources. In the aspect of feature extraction, the marginal spectrum stray feature of steady state signal of emitter is extracted in this paper. Based on empirical mode decomposition (EMD) and wavelet packet reconstruction, the energy center of gravity and information entropy of marginal spectrum are obtained. However, in the original feature extraction method, the EMD method has the problem of modal aliasing, and the wavelet packet reconstruction criteria need to be selected by experience. In order to solve the above problems, an improved scheme is proposed. Firstly, the causes of modal aliasing in EMD are analyzed, and the standard of wavelet packet reconstruction and the input of EMD are improved. The method of superposition time spectrum is used to calculate the marginal spectrum of the signal. The influence of modal aliasing is reduced, the aggregation of stray feature distribution is improved, and the problem of serious doping degree is improved, and the degree of feature separation is improved to a certain extent. In the aspect of classification and recognition, two groups of classification experiments with different number of samples are carried out. Using K-nearest neighbor algorithm, neural network classifier and (SVM) classifier of support vector machine, the classification performance of communication signals with different modulation patterns is compared. The SVM classifier with the best performance is selected to compare the classification effect before and after the feature extraction method. The simulation results show that the improved feature extraction method can improve the classification performance of the emitter signal to a certain extent. It is suitable for different modulation types.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN975

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本文編號(hào)：2294649