基于小波與混沌理論的輻射源個體識別方法研究
發(fā)布時間:2022-10-03 18:16
在電子偵察技術(shù)中,正確處理和分析敵方信號并將其分類識別是非常有意義但又充滿挑戰(zhàn)的一個環(huán)節(jié),它將直接影響后期戰(zhàn)場情勢的把控和對抗策略的研制,在特定的時間空間內(nèi)截獲的敵方信號是不同種信號的混合體,在經(jīng)典的信號處理識別后,它們可能仍然表現(xiàn)為信號調(diào)制類型和調(diào)制參數(shù)一致、頻譜特征類似等等,正確識別信號的發(fā)射設(shè)備,利用區(qū)分于普通信號特征、深入探索其機(jī)理和特性來識別輻射源個體并獲取戰(zhàn)場信息是及其有意義的一個課題。特定輻射源信號識別僅僅關(guān)注于探測信號的無意調(diào)制特征,信號發(fā)射機(jī)各個器件在工作中由于溫濕度環(huán)境和長時間工作的影響,會產(chǎn)生一些特定的變化,而這些變化將以某種形式體現(xiàn)在各種發(fā)射信號中,細(xì)微的信號特征正是這些器件差異性的體現(xiàn)。本文基于實(shí)測數(shù)據(jù),通過對小波頻域和相空間域的研究提取了多種特征進(jìn)行個體識別,具體研究內(nèi)容如下所示:首先,結(jié)合輻射源發(fā)射機(jī)系統(tǒng)的構(gòu)造從振蕩器和功放入手針對不同個體間具有固定區(qū)分度的無意識調(diào)制產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行了研究并完成信號仿真。對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,研究其時域、頻譜、包絡(luò)、包絡(luò)幅度分布、均值和方差等基本特征。在指紋機(jī)理的基礎(chǔ)上,研究了實(shí)測數(shù)據(jù)的頻率放大曲線,并分析了利用該曲線提取特征...
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題背景及研究的目的和意義
1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及分析
1.2.1 輻射源個體識別研究現(xiàn)狀
1.2.2 小波的研究現(xiàn)狀
1.2.3 混沌理論研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 無意調(diào)制機(jī)理及特征序列的提取
2.1 引言
2.2 無意調(diào)制機(jī)理的研究
2.2.1 振蕩器產(chǎn)生的無意調(diào)制
2.2.2 功放產(chǎn)生的無意調(diào)制
2.2.3 無意調(diào)制的仿真
2.3 實(shí)測數(shù)據(jù)特征序列的提取
2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2 信號特征序列的提取
2.4 KNN分類算法
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于小波理論的輻射源個體識別
3.1 引言
3.2 基于小波和特征降維的偏度峰度特征
3.2.1 峰度和偏度
3.2.2 小波分解
3.2.3 線性判別分析
3.2.4 特征提取方法
3.3 基于特征選擇的小波熵特征
3.3.1 小波熵特征
3.3.2 Relief F特征選擇算法
3.3.3 K-S特征評價準(zhǔn)則
3.4 實(shí)驗結(jié)果及分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于混沌理論的輻射源個體識別
4.1 引言
4.2 混沌理論的基礎(chǔ)
4.2.1 相空間重構(gòu)
4.2.2 混沌信號基本特征
4.3 混沌信號的特征提取
4.3.1 分量重排
4.3.2 分段均值方差特征
4.3.3 特征提取方法
4.4 實(shí)驗結(jié)果及分析
4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
本文編號:3684579
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題背景及研究的目的和意義
1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及分析
1.2.1 輻射源個體識別研究現(xiàn)狀
1.2.2 小波的研究現(xiàn)狀
1.2.3 混沌理論研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 無意調(diào)制機(jī)理及特征序列的提取
2.1 引言
2.2 無意調(diào)制機(jī)理的研究
2.2.1 振蕩器產(chǎn)生的無意調(diào)制
2.2.2 功放產(chǎn)生的無意調(diào)制
2.2.3 無意調(diào)制的仿真
2.3 實(shí)測數(shù)據(jù)特征序列的提取
2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2 信號特征序列的提取
2.4 KNN分類算法
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于小波理論的輻射源個體識別
3.1 引言
3.2 基于小波和特征降維的偏度峰度特征
3.2.1 峰度和偏度
3.2.2 小波分解
3.2.3 線性判別分析
3.2.4 特征提取方法
3.3 基于特征選擇的小波熵特征
3.3.1 小波熵特征
3.3.2 Relief F特征選擇算法
3.3.3 K-S特征評價準(zhǔn)則
3.4 實(shí)驗結(jié)果及分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于混沌理論的輻射源個體識別
4.1 引言
4.2 混沌理論的基礎(chǔ)
4.2.1 相空間重構(gòu)
4.2.2 混沌信號基本特征
4.3 混沌信號的特征提取
4.3.1 分量重排
4.3.2 分段均值方差特征
4.3.3 特征提取方法
4.4 實(shí)驗結(jié)果及分析
4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
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本文編號:3684579
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