基于特征融合的雷達(dá)信號(hào)脈內(nèi)調(diào)制類型識(shí)別

劉　歌，張國(guó)毅，汪洪艷

(空軍航空大學(xué)信息對(duì)抗系，吉林 長(zhǎng)春 130022)

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基于特征融合的雷達(dá)信號(hào)脈內(nèi)調(diào)制類型識(shí)別

劉歌，張國(guó)毅，汪洪艷

(空軍航空大學(xué)信息對(duì)抗系，吉林 長(zhǎng)春 130022)

針對(duì)雷達(dá)信號(hào)脈內(nèi)調(diào)制識(shí)別算法準(zhǔn)確率低的問題，提出基于特征融合的雷達(dá)脈內(nèi)調(diào)制類型識(shí)別方法，該方法首先提取雷達(dá)信號(hào)時(shí)頻圖像的形狀特征和紋理特征，利用改進(jìn)的主成分分析法(IPCA)對(duì)特征進(jìn)行融合，然后將融合特征輸入支持向量機(jī)(SVM)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分類識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)中對(duì)8種常見的不同調(diào)制類型的雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，該算法在信噪比為5dB時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率接近100%，驗(yàn)證了該方法的有效性。

雷達(dá)信號(hào)識(shí)別；時(shí)頻圖像；主成分分析；融合特征

0　引言

電子偵察是現(xiàn)代電子戰(zhàn)勝利的關(guān)鍵因素，而雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別是電子情報(bào)偵察的關(guān)鍵過程。其中，雷達(dá)信號(hào)的特征提取和分類器的選擇是影響雷達(dá)脈內(nèi)信號(hào)識(shí)別精度的兩個(gè)重要因素。隨著電磁環(huán)境的日趨復(fù)雜，直接將信號(hào)的五大參數(shù)作為識(shí)別特征的傳統(tǒng)方法已經(jīng)失效。因此，對(duì)雷達(dá)信號(hào)的脈內(nèi)特征的研究越來越多，文獻(xiàn)[1～4]提出了時(shí)域自相關(guān)法、調(diào)制域分析法、倒譜分析法、譜相關(guān)法等脈內(nèi)特征提取法。但這些方法可行性較差，低信噪比下性能嚴(yán)重下降。之后，以信號(hào)的時(shí)頻圖像特征作為分類依據(jù)的方法逐漸發(fā)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(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的識(shí)別，但是沒有充分利用圖像的其它特征，不具有全面性。……