Transformer网络在雷达辐射源识别中的应用

由于雷达辐射源信号在时序上具有强相关性,针对卷积神经网络难以提取信号的时序逻辑相关性特征的缺点,本文提出了基于Transformer网络的雷达辐射源个体识别的方法。该方法首先以3台信号发生器模拟雷达辐射源信号,同时采集数据并建立数据库;然后对原始信号提取相位特征以及包络特征;最后采用基于注意力机制的Transformer网络对信号进行进一步的特征提取并分类。实验结果表明,该算法对于包络特征以及相位特征敏感度不同,同时数据样本长度对于识别效果会产生影响,最终结合相位特征的网络模型在信噪比为15 dB时识别率可以达到98.9%。     

基于SIB/PCA的通信辐射源个体识别

提出了一种新的同类通信辐射源个体识别方法.该方法选择矩形积分双谱(SIB)作为个体识别的主体特征参数.然后采用主元分析(PCA)方法从大量训练样本特征参数集中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并在识别特征矢量中融合对分类具有显著贡献的辐射源调制特征参量,最后采用基于核函数的支撑矢量机(SVM)实现对辐射源个体识别.实验表明该方法在较低信噪比条件下具有较高的正确识别率(90%),并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题.     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别,但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题,提出一种双谱二次特征提取方法,将双谱转化为灰度图像,以灰度值表示双谱幅度;再利用图像处理技术提取双谱二次特征,提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集;将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明:该方法具有更好的分类识别性能,对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

基于模糊函数主脊切片和深度置信网络的雷达辐射源信号识别

雷达辐射源信号识别是电子侦察系统的关键组成部分,为了提高低信噪比条件下对低截获概率雷达信号识别的准确率,提出了一种基于模糊函数主脊切片(MRSAF)与深度置信网络(DBN)的雷达辐射源信号识别方法。首先对雷达信号进行奇异值分解(SVD)进行降噪预处理,求解雷达信号的模糊函数并提取其主脊切片包络,采用奇异值分解方法降低噪声对主脊切片包络的影响,然后建立基于受限波尔兹曼机的DBN模型并运用标签数据有监督微调模型参数完成训练,最后基于该算法模型实现辐射源信号的分类和识别。仿真结果表明:该方法在低信噪比条件下也有较高的识别率,信噪比高于-4dB时,识别率可以达到90%以上,验证了本算法的有效性和应用价值。     

ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用

采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征维数高,部分信号特征受噪声污染严重.基于此,采用ReliefF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类.仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率.     

基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别

针对雷达辐射源个体识别中特征提取困难和低信噪比下识别率低的问题,从图像角度出发提出了一种基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别算法。基于信号时频分析,利用变分自编码器(variational auto-encoder, VAE)提取时频图像的深层特征,并采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)获取特征中的主成分,最后将特征送入支持向量机进行分类识别。仿真结果表明:文中所提算法在识别效率和抗噪声性能等方面均优于其他传统算法。当信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)为0 dB时针对6个辐射源进行识别,可获得93%以上的识别率。该算法特征提取简单、系统实时性高,具有较高的工程应用价值。     

复杂体制雷达辐射源信号时频原子特征提取方法

针对复杂体制雷达辐射源信号调制类型识别问题,提出一种新的辐射源信号脉内时频原子特征提取方法(TFAD).该方法首先利用稀疏分解原理和改进差分进化算法将辐射源信号在Ga-bor和Chirplet时频原子库中进行分解,然后利用分解后的首原子能量和Gabor原子中心频率参数分别提取出2个相似比特征和1个频率方差特征作为辐射源信号脉内调制类型的分类特征,最后通过构造有向循环图支持向量机分类器实现雷达辐射源信号的分类识别.与计算复杂度至少为O(nlogn)的分形方法相比,TFAD方法只有O(n)的计算复杂度.采用不同信噪比和多种调制参数的5种辐射源信号进行大量仿真实验,结果表明TFAD方法可获得98.3%的平均正确识别率.     

一种低信噪比下基于时频原子的复杂调制雷达信号分选方法

复杂调制的多种雷达辐射源信号在低信噪比环境下,具有复杂度高、识别效率低的特点.提出一种基于改进的Chirplet时频原子特征的雷达信号识别分选方法.首先分析多种调制方式的雷达信号,然后分析PSO智能优化算法在参数搜选中的原理和优势,并用该算法对时频原子提取过程进行改进,之后提出PSO算法与时频原子概念结合的方法,利用类区分度准则提取信号特征,得到LPI雷达信号的有效表征原子.最后通过仿真实验证明该方法对于3 dB以上多种调制方式的雷达信号,可快速地完成有效识别分选.     

栈式降噪自编码器在辐射源信号识别中的应用

针对传统辐射源信号识别方法在低信噪比条件下提取特征困难且识别率低的问题,提出了一种基于短时傅里叶(STFT)变换和栈式降噪自编码器(sDAE)的识别系统。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变化,然后对时频图像进行一系列预处理,将处理后的图像输入到栈式降噪自编码器中,将提取的特征输入到softmax分类器中,完成分类识别。通过仿真表明:该系统在SNR=-10dB的时候,识别率能够达到80%以上,在低信噪比的情况下,识别效果明显优于传统识别方法。     

基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

基于ARMA模型双谱分布与FCM方法的轴承故障识别

针对滚动轴承信号非线性和非高斯性的特点,提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型双谱分布特征与模糊c均值(FCM)聚类分析的故障识别方法.首先,利用经验模态分解改善信号,对获得的信号主分量建立ARMA模型;然后,对ARMA模型进行双谱分析;最后,以阈值化的双谱分布二值图为特征向量,借助FCM聚类算法构建类模板与最近邻模板分类器,实现故障识别.滚动轴承实例诊断结果表明,该方法能准确地判断轴承的实际性态,是一种有效的故障识别方法.     

基于云模型的复杂体制雷达辐射源信号特征模糊评价

鉴于传统的评价方法未能考虑指标值的模糊性,从可分性、复杂性和稳定性3方面建立评价指标体系,把云模型和模糊评价理论结合起来,并利用Bootstrap小子样法求解评价矩阵,最终通过建立的新模型得到评价结果.仿真实验结果表明,此模型把指标的确定性和模糊性都代入计算,从而较为全面地得出特征评价结果,为雷达辐射源信号特征的分选识别提供了一种新的选择.     

基于改进UNet3+网络的雷达辐射源信号识别

针对传统识别辐射源信号的方法需要手动提取并选取特征、在低信噪比条件下难以准确识别信号的问题,提出了一种基于改进UNet3+网络的辐射源信号识别方法。通过删减UNet3+的网络层级,保留网络特征融合能力的同时降低了网络的复杂度,并引入注意力机制优化模型性能,构建了一个新的网络模型。通过对8种常见的雷达信号进行仿真实验,实验结果表明：改进模型的识别准确率达到96.63%,对比一些经典网络模型,训练总用时更短,在低信噪比条件下能更加有效识别辐射源信号, 可以适应复杂的电磁环境。     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

基于特征的超声信号分类检测方法

超声检测技术在工业和科研领域得到广泛的应用。在恶劣的条件下,超声信号受到混响的干扰。传统的匹配滤波方法在这种情况下检测性能不理想。该文提出一种基于特征的检测方法,对接收信号进行分类再进行检测。该方法基于模式识别来区分是否存在回波。先利用Wigner-Ville分布和双谱提取信号的特征,然后进行主成分分析降低特征的维数,降维的特征向量送入有监督学习的分类器。实验表明,与传统的匹配滤波方法相比,该方法在-5dB的信混比时具有较好的检测性能。     

一种搜索LFM信号模糊函数主脊切面的快速算法

模糊函数主脊切面特征能较好地反映不同信号波形结构上的差异,但搜索信号模糊函数主脊切面的计算量非常大。提出了一种快速搜索线性调频(linear-frequency modulated,LFM)辐射源信号主脊切面的方法。该方法利用LFM信号的分数傅立叶变换模函数具有对称性,且单边单调的性质,采用先全局后局部方式搜索LFM信号主脊切面。实验结果表明,在不降低参数估计精度的条件下,该方法的计算量大大减少。     

一种搜索LFM信号模糊函数主脊切面的快速算法

模糊函数主脊切面特征能较好地反映不同信号波形结构上的差异,但搜索信号模糊函数主脊切面的计算量非常大.提出了一种快速搜索线性调频(linear-frequency modulated,LFM)辐射源信号主脊切面的方法.该方法利用LFM信号的分数傅立叶变换模函数具有对称性,且单边单调的性质,采用先全局后局部方式搜索LFM信号主脊切面.实验结果表明,在不降低参数估计精度的条件下,该方法的计算量大大减少.