【摘要】：低頻輻射源識(shí)別是電子偵察范疇中一個(gè)重要的探討課題,通過(guò)對(duì)采集到的輻射源發(fā)出的信號(hào)進(jìn)行特征提取,進(jìn)而根據(jù)已有信息確定輻射源的類別。因?yàn)闃?gòu)成輻射源的各類元器件之間存在差異,即使同型號(hào)的輻射源也并非完全相同,這些由硬件帶來(lái)的差異會(huì)疊加在發(fā)射信號(hào)上。輻射源識(shí)別的目的在于提取信號(hào)中隱含的有區(qū)分度的各類雜散特征,選擇合適的分類器來(lái)給出識(shí)別結(jié)果。本文的研究對(duì)象是同型號(hào)同工作模式下的輻射源,研究的主要內(nèi)容如下:首先,設(shè)計(jì)D類功放及電源電路,并在消聲水池中進(jìn)行實(shí)驗(yàn),采集課題所需的各類信號(hào)。其次,研究了基于時(shí)頻分析的特征提取方法,計(jì)算EEMD時(shí)頻瑞利熵特征以及結(jié)合EEMD與FFT的頻譜特征,通過(guò)對(duì)白噪聲和模擬海洋環(huán)境噪聲下的信號(hào)分析,EEMD+FFT頻譜特征比時(shí)頻熵特征更穩(wěn)定更有效。然后,研究了基于高階統(tǒng)計(jì)量的特征提取方法,提取循環(huán)雙譜切片矩陣的奇異值特征以及四階累積量一維對(duì)角切片的譜圖特征,各類信號(hào)分析結(jié)果表明,這兩種特征都具有較好的可分性。最后,通過(guò)局部線性嵌入算法對(duì)高維特征進(jìn)行降維,簡(jiǎn)化計(jì)算。在分類識(shí)別階段,研究了支持向量機(jī)(SVM)和證據(jù)理論(DS理論),采用DS-SVM組合分類器,通過(guò)混淆矩陣構(gòu)建基本概率分配函數(shù)。通過(guò)仿真信號(hào)和實(shí)測(cè)信號(hào)實(shí)驗(yàn)分析,該組合分類器獲得了較好的識(shí)別效果。本文研究了低頻輻射源的特征提取及分類識(shí)別方法,對(duì)解決個(gè)體識(shí)別問(wèn)題有一定的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN971
【圖文】：

實(shí)際制作電路板原理圖

實(shí)際制作功放電路板

低頻輻射源識(shí)別方法研究2.3 水池實(shí)驗(yàn)環(huán)境實(shí)驗(yàn)環(huán)境如圖 2.5，圖(a)是直流穩(wěn)壓電源、安捷倫 33220A 信號(hào)發(fā)生器、NI 信號(hào)采集系統(tǒng)等實(shí)驗(yàn)儀器，圖(b)是消聲水池環(huán)境。水池實(shí)驗(yàn)示意圖如圖 2.6。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2792549