基于高维特征选择的跳频电台细微特征识别

将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。     

跳频信号盲检测的半监督干扰对消方法

实际跳频信号所处的电磁环境较为复杂且难以预料,这给基于仿真数据训练的检测算法带来困扰。针对这一问题,提出一种名为半监督干扰对消的方法。该方法首先以暹罗嵌套Unet为主干,引入图注意力机制和集成通道注意力模块,得到干扰对消网络,并用成对的跳频信号时频图以及对应的标签对其进行预训练,使其获得干扰对消及检测信号的能力。然后,将没有标签、干扰更为复杂的时频图输入到干扰对消网络,得到低熵预测,作为伪标签。同时,对这些没有标签的时频图进行强增强,得到变形时频图。训练网络使得变形时频图的检测结果与伪标签具有一致性,从而强化网络在没有标签的数据上的泛化能力。仿真结果表明,所提方法可以在复杂干扰下实现参数估计和盲检测,并利用无标签数据增强网络性能。     

跳频电台互调干扰估计的蒙特卡罗方法研究

在战场条件下,密集的用频装备之间所产生的互调干扰会造成信号严重失真,影响指挥通信控制系统（C3）的正常运转。针对电子战仿真环境中工作在VHF频段战场跳频电台之间的互调干扰问题,分析了互调干扰发生的时间、频率和功率条件,以及跳频电台随机位置和阴影效应的影响。研究了决定互调干扰概率的3个条件概率：两个及以上活跃信道的概率、活跃信道中信号频率满足互调干扰频率条件的概率和信号功率满足互调干扰功率条件的概率。在此基础上提出了基于蒙特卡罗方法的战场环境下跳频电台的互调干扰概率估计算法,并分别针对2路、3路信号的3阶互调干扰的仿真结果进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的战场环境下跳频电台互调干扰概率估计方法,可以有效地对互调干扰概率进行估计,估计结果对于战场环境的电子战仿真以及战场的作战指挥具有一定的指导和借鉴意义。     

小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取

在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。     

小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取

在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。     

跳频信号的跳速估计

针对电子对抗的实际应用,提出了一种精确估计跳频信号跳速的方法。利用短时傅里叶变换分析跳频信号,得到其时频表示,再利用小波变换提取该时频表示的边沿信息,进而利用谱分析实现了跳速的精确估计。该算法完全避免了频谱交叉项的影响,理论分析证明了其可行性。仿真试验表明,在不要求高采样率的情况下,信噪比大于-5.5 dB时该算法是有效的。     

基于ITD的跳频信号跳速估计算法

非合作情况下,跳频信号参数准确快速的估计对于获取对方通信参数、产生跟踪式干扰等具有重要意义。提出了一种基于固有时间尺度分解的跳频信号跳速的快速估计算法,该算法迭代地分解跳频信号成一系列固有旋转分量,并求出由各层旋转分量信号包络瞬时幅度的最大值所构成的一个分析序列,对该序列进行傅里叶变换即可估计出跳频信号的跳速。该算法具有运算复杂度低、不受时频不确定性原理影响、时频定位精度高的优点。仿真结果显示,该算法能够有效地估计出跳频信号的跳速。     

结合伪随机特征码的多序列跳频通信方法

针对多序列跳频(multi-sequence frequency hopping, MSFH)通信系统在对偶信道存在干扰信号的情况下易引发误码的问题,提出了结合伪随机特征码的MSFH(pseudo-random feature coding MSFH, PRFC-MSFH)通信方法。在信道频率间隔内调制伪随机特征码作为信号来源的特征信息,减少对偶信道受干扰的影响,达到抗干扰目的。建立了PRFC-MSFH发射接收通信模型,根据模型推导了PRFC-MSFH在不同干扰下的误码性能。仿真结果表明, PRFC-MSFH在跟踪干扰条件下较常规跳频约有3~5 dB性能增益,在最坏多音干扰条件下较MSFH有约6~7 dB性能增益,具有较强的综合抗干扰能力。     

有色噪声环境下的跳频盲多用户检测算法

高阶累积量是抑制有色噪声的一个有效方法。通过分析跳频多址信号,提出了高斯有色噪声背景下的一种基于峭度的跳频盲多用户检测算法,它几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息。仿真结果表明,该多用户检测算法收敛速度快,输出信干比较高。抗多址能力大大优于传统的子空间算法。     

基于改进半监督朴素贝叶斯的LPI雷达信号识别

针对先验信息残缺的非合作电子对抗背景下的低截获概率雷达信号识别问题,提出一种基于改进的半监督朴素贝叶斯的识别算法。该算法首先提取出4种低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达信号的双谱对角切片作为识别特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(semi-supervised Naive Bayes,SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,利用改进的SNB(Revised SNB, RSNB)算法构建分类器,完成对测试样本的识别。该方法通过在无标记样本集生成的置信度列表中选取置信度较高的样本添加到有标记样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数(即特征期望向量m i和方差向量σ i)进行改进,有效解决了传统算法分类精度低且分类性能不稳定等缺点。理论分析和仿真结果表明,在LPI雷达信号识别问题,相比于SNB算法和传统的主成分分析加支持向量机法(principal component analysis-support vector machine, PCA-SVM),该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。     

Digital signature systems based on smart card and fingerprint feature

Two signature systems based on smart cards and fingerprint features are proposed. In one signature system, the cryptographic key is stored in the smart card and is only accessible when the signer's extracted fingerprint features match his stored template. To resist being tampered on public channel, the user's message and the signed message are encrypted by the signer's public key and the user's public key, respectively. In the other signature system, the keys are generated by combining the signer's fingerprint features, check bits, and a rememberable key, and there are no matching process and keys stored on the smart card. Additionally, there is generally more than one public key in this system, that is, there exist some pseudo public keys except a real one.     

基于分形特征矢量的水下目标识别

讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形布朗运动的回波信号分维特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形维特征矢量。进而给出了基于BP网络的分类计算方法,计算结果表明,所提的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。     

Person-independent expression recognition based on person-similarity weighted expression feature

A new method to extract person-independent expression feature based on higher-order singular value decomposition (HOSVD) is proposed for facial expression recognition. Based on the assumption that similar persons have similar facial expression appearance and shape, the person-similarity weighted expression feature is proposed to estimate the expression feature of test persons. As a result, the estimated expression feature can reduce the influence of individuals caused by insufficient training data, and henc...     

基于高阶累积量特征学习的调制识别方法

自动调制分类是确保通信安全、可靠的关键技术之一。在低信噪比(low signal-to-noise ratio, Low-SNR)环境中,自动调制分类识别率低且识别类型受限。利用零均值高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)的高阶累积量理论值等于0的性质,在信号分析过程中,引入高阶累积量,可使系统免受WGN的影响。同时,引入深度学习网络结构完成微弱特征的表征,可有效解决调制方式受限及Low-SNR情况下的识别率下降问题。实验结果表明,所提方法在高斯信道环境下的分类精度比现有方法要高,在Low-SNR的不同信道环境下有较高的识别率,且使模型在时间、相位和频率偏移量方面具有更好的鲁棒性。     

基于联合特征参数的数字调制识别优化算法

针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出了一种基于联合特征参数的数字调制识别优化算法。该算法利用调制信号的高阶累积量和时域瞬时信息,并结合星座图特征进行特征提取,采用弹性反向传播（resilient back-propagation, RPROP）算法训练的反向传播（back propagation, BP）神经网络对多进制数字幅度调制（M-ary amplitude shift keying, MASK）、多进制数字频率调制（M-ary frequency shift keying, MFSK）、多进制数字相位调制（M-ary phase shift keying, MPSK）、多进制正交幅度调制（M-ary quadrature amplitude modulation, MQAM）共4类12种信号进行分类识别。仿真结果表明,当信噪比低至-2 dB时,提出的调制识别优化算法可使12种数字调制信号的正确识别率均达97%以上,极大地改善了低信噪比下的识别性能。     

基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法

有效的轮廓分段对于准确识别遮挡目标是十分重要的。针对现有识别算法存在轮廓划分不合理的问题,提出了基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法。首先利用局部轮廓曲率分布划分目标轮廓,接着对初步轮廓分段进行多级分段合并处理。为了完整描述目标特征,提出了评价轮廓分段所描述特征重要程度的参数,得到一组完整描述多级目标特征的轮廓特征分段。同时,为了减少轮廓分段误匹配造成的分类错误,还提出了评价轮廓特征分段反映其真实目标可信度的参数。最后将可信度与轮廓特征分段之间的相似度联合起来共同得到识别结果。仿真结果表明,该算法能够完整描述目标特征从而提高了目标识别准确率。     

基于特征匹配的舰载对陆导弹目标识别模型

针对传统基于前视模板的匹配算法中难以直接识别与跟踪建筑等目标的问题,提出基于特征匹配的对陆导弹目标识别模型.该模型通过对末制导导引头图像预处理,利用改进YOLOv3深度学习目标检测算法和改进Deeplabv3+深度学习语义分割算法来识别目标区和烟雾区,采用并行法排除烟雾遮挡对目标识别的干扰,最终判别分析规则判断模型是否...     

基于特征不变量的红外图像识别研究

给出了一种提取特征点的新方法和合理的特征不变量。该方法根据三角不等式原理利用第三边与另外两边之和的比值大小来确定角点,以特征点和它相邻的两个特征点所形成的两条直线的夹角正切值以及三角形第三边与另两边和的比值作为特征不变量。这种特征提取的方法简单,并且由于扩大了模板取值范围,使识别效果受特征点漏检的影响较小。实验表明,该方法不仅简便,而且效果良好。     

基于目标轮廓特征的SAR图像目标识别

提出了一种基于目标轮廓特征的合成孔径雷达目标识别(SAR ATR)方法,该方法充分利用目标的局部空间结构信息进行识别。利用基于马尔可夫随机场(MRF)的图像分割及形态学处理提取SAR图像目标轮廓,在此基础上使用傅里叶描述子作为目标轮廓的特征量,选择最近邻准则下的模板匹配方法构造分类器,实现了基于轮廓特征的SAR图像目标识别。实验结果表明,本文方法具有优良的识别性能。