基于新型智能特征集的辐射源个体识别

• 作者: 刘鑫 曹阳 王上月 王悦 秦鹏 高路
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达辐射源个体识别 新型智能特征集 极化域 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 探测跟踪技术
• 页码范围: 44-51
• 页数: 8页
• 分类号: TN957.51|TN76|TP391.9
• 字数: 5239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2020.01.007

摘要

雷达发射机结构上的差异、使用电子器件的不同,决定了辐射源的唯一性.提出了基于新型智能特征集的辐射源个体识别方法,首先对接收到的信号进行时域、频域、时频域、极化域变换并提取特征,构造能够表征每个辐射源的新型智能特征集,然后为了提高运算速度同时去掉冗余信息,用主成分分析法对特征集进行主特征提取,最后再用支持向量机方法,通过选取最优RBF核函数来实现个体识别.通过仿真,验证了构建的新型智能特征集可以对辐射源进行唯一的表征,在低信噪比环境下可以实现对辐射源个体进行快速有效的识别,分别对CW,BPSK,LFM信号进行了仿真,在3 dB信噪比以上都能达到85％以上的识别率,验证所述方法的正确性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘鑫		16	15	2.0	3.0
3	王上月		1	0	0.0	0.0
7	王悦		4	6	1.0	2.0
8	高路		1	0	0.0	0.0
14	秦鹏		1	0	0.0	0.0