基于特征融合的雷達信號脈內調制類型識別

劉　歌，張國毅，汪洪艷

(空軍航空大學信息對抗系，吉林 長春 130022)

?

·工程應用·

基于特征融合的雷達信號脈內調制類型識別

劉歌，張國毅，汪洪艷

(空軍航空大學信息對抗系，吉林 長春 130022)

針對雷達信號脈內調制識別算法準確率低的問題，提出基于特征融合的雷達脈內調制類型識別方法，該方法首先提取雷達信號時頻圖像的形狀特征和紋理特征，利用改進的主成分分析法(IPCA)對特征進行融合，然后將融合特征輸入支持向量機(SVM)，實現信號的分類識別。仿真實驗中對8種常見的不同調制類型的雷達信號進行識別，該算法在信噪比為5dB時識別準確率接近100%，驗證了該方法的有效性。

雷達信號識別；時頻圖像；主成分分析；融合特征

0　引言

電子偵察是現代電子戰勝利的關鍵因素，而雷達信號的識別是電子情報偵察的關鍵過程。其中，雷達信號的特征提取和分類器的選擇是影響雷達脈內信號識別精度的兩個重要因素。隨著電磁環境的日趨復雜，直接將信號的五大參數作為識別特征的傳統方法已經失效。因此，對雷達信號的脈內特征的研究越來越多，文獻[1～4]提出了時域自相關法、調制域分析法、倒譜分析法、譜相關法等脈內特征提取法。但這些方法可行性較差，低信噪比下性能嚴重下降。之后，以信號的時頻圖像特征作為分類依據的方法逐漸發展起來。例如，通過分別提取二值圖像偽Zernike矩[5]以及Réyni熵[6]特征與SVM結合實現對信號的識別，但是沒有充分利用圖像的其它特征，不具有全面性。……