基于指纹特征融合的通信辐射源个体识别研究

• 作者: 徐志军 徐玉龙 王金明 马振
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射源识别 瞬态特征 特征融合 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（19）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 217-221
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1212-0171

摘要

在对辐射源信号进行时频分析的基础上，提出一种基于特征融合的通信辐射源个体识别方法。提取辐射源信号载频特征和瞬态幅值特征，对重采样的瞬态幅值做三次样条插值，采用最小二乘法分段对插值后的瞬态幅值进行曲线拟合，获取拟合系数作为瞬态指纹特征；最后与载频特征融合，采用遗传算法优化融合系数，融合后的特征作为辐射源指纹特征。识别分类器采用概率神经网络，对16部手持机进行识别实验。实验结果表明，该方法提取的特征能够反映通信辐射源个体的时频特性，可实现对辐射源个体的有效识别，在信噪比为20 dB时，系统识别率优于90%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金明	解放军理工大学通信工程学院	30	207	7.0	14.0
2	徐志军	解放军理工大学通信工程学院	33	97	6.0	9.0
3	徐玉龙	解放军理工大学通信工程学院	11	83	7.0	9.0
4	马振	解放军理工大学通信工程学院	3	19	3.0	3.0