栈式自编码和残差神经网络的射频信号个体识别

传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现.     

数字调制信号的神经网络识别方法

提出数字调制信号的人工神经网络识别方法，从信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取五种特征参数，用于训练神经网络对数字调制信号的识别。采用神经网络，不仅可提高识别的智能化，而且能提高正确识别率。     

多窗口谱图分析的低截获概率雷达信号识别

在当前复杂的战场环境中,低截获概率雷达信号因其具有大时宽带宽积、强干扰性能、高分辨率和低截获性特点得到了广泛应用,传统的雷达侦察手段很难对其进行有效识别.在低截获概率雷达典型调制分析的基础之上,研究基于人工智能的雷达信号分类识别方法.从低截获概率雷达信号时频特征入手,提出基于多窗口时频谱图分析方法.该算法采用Hermi...     

基于分形维数的数字调制信号识别

在复杂的电磁环境下,如何快速准确地对低信噪比下的常见通信信号进行较全面的识别是一个亟待解决的问题。在对信号分形维数仿真讨论的基础上,提出了一种新的通信信号识别方法。首先,对接收到的信号进行预处理,然后提取其盒维数和信息维数,将两者作为识别的特征参数,最后基于支持向量机实现未知信号的识别。由仿真结果分析可知:预处理后的信号序列的盒维数和信息维数分离度高且受噪声和信号参数的影响小,识别结果较好。在信噪比为5 dB时,不同调制类型信号间的识别准确率最低为87%。     

基于奇异谱修正香农熵的雷达信号识别方法

针对当前雷达辐射源识别在低信噪比下识别率准确率不高,信号处理过程中难以很好保留有用信息的问题,提出了一种基于奇异谱修正香农熵(Singular Spectrum Modified Shannon Entropy,SSSE)的雷达调制信号识别方法.通过符号化聚合近似和奇异谱分析对雷达信号进行处理,求出信号的分类特征SSSE,通过分类器将处理后的信号进行分类.仿真结果显示,该方法在低信噪比范围下,仍有较高总体识别率,并且优于符号化聚合近似和奇异谱分析法.     

基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的雷达辐射源信号识别算法

针对目前基于模糊函数提取的几何学特征,在低信噪比时表征能力弱,导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的识别方法.选取合适的EEMD参数,对时域信号进行降噪,提取模糊函数矩阵奇异值向量,求解其交叉熵作为特征,实现雷达辐射源信号识别.仿真实验表明,信噪比大于-5 dB时,所提方法对于BPS...     

基于属性测度理论的辐射源识别

针对复杂电磁环境下辐射源识别困难的问题,提出了基于属性测度理论的辐射源识别方法。介绍了属性测度理论的相关知识,详细分析了属性识别模型,列出了基于属性测度的辐射源识别算法并给出了识别模型。最后通过仿真实验验证了此算法能有效处理辐射源信号参数的不确定性和模糊性,辐射源识别率优于经典的模板匹配法识别率。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

基于序列样本的威胁雷达信号识别方法

针对传统信号识别速度慢和对无法识别持续时间短的威胁雷达信号等问题,研究了信号序列样本构建方法和变步长匹配方法,提出了一种基于序列样本的威胁雷达信号识别方法。该方法根据先验知识构建雷达信号序列样本,采用变步长匹配法对脉冲流进行匹配识别,并对持续时间较短的雷达信号进行处理。仿真实验验证了基于样本序列的威胁雷达信号识别方法的有效性和可靠性,实验表明该方法对复杂环境和复杂体制雷达信号的适应能力强,正确匹配率高。     

通用脉冲雷达信号仿真软件设计与实现

基于雷达信号的基本理论,分析整理了雷达信号的时域表示、频域表示以及模糊函数;归纳总结了单载频矩形脉冲信号、线性调频矩形脉冲信号以及伪随机二相编码信号等3种典型的雷达脉冲信号,对它们的复包络、时域描述、频谱函数、模糊函数及其特点进行了详尽研究和分析,建立了3种雷达脉冲信号的完整的数学模型;基于Matlab仿真软件对3种典型的雷达脉冲信号进行了仿真实现,设计并编写了通用脉冲雷达信号仿真软件.该仿真软件能够对雷达脉冲信号的各种参数、信号采样频率和采样时间进行设置,软件按照设置的参数进行信号仿真,并能给出信号的时域波形、频谱及其三维模糊函数图,这对于雷达信号形式的教学和科研具有积极的推动作用,学员能够直观形象地学习和理解各种雷达脉冲信号,同时对于相关的科研工作,能够提供所需的各种雷达信号数据,为雷达信号处理相关算法研究提供数据支撑.     

一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法

现有的雷达辐射源识别方法无法有效地在密集的信号环境中对复杂体制雷达进行快速准确的识别.因此,研究了一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法,给出了其并行处理的结构和具体实现算法.在不同密度的信号环境中该方法能够有效地识别出雷达辐射源并且具有较小的运算复杂度.利用计算机对该方法进行了仿真实现,结果表明在密集信号环境中该方法仍然能够快速有效地识别出雷达辐射源.     

基于椭圆滤波和RAT/FRT的雷达信号调制样式识别

雷达信号波形的调制样式识别方法是电子情报侦察领域的重要研究内容。针对线性调频(LFM)、二进制频移键控(BFSK)、相位调制(包括高阶巴克码(HOB)、弗兰克码(Frank)、P1、P2、P3、P4码)等多种脉内调制样式的雷达信号,提出一种基于模糊域椭圆高斯滤波预处理的波形增强表示方法,并结合拉东-模糊变换(RAT)和分数傅里叶变换(FRT)算法实现脉内调制类型的自动识别。仿真结果表明,该方法结构简单,易于工程实现,并具备较高的分类准确率和低信噪比下良好的鲁棒性。     

OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法

针对多径信道下传统方法识别OFDM雷达信号子载波调制方式存在识别正确率较低,识别子载波调制方式不完备,判决门限不易确定等问题,提出一种新颖的OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法。利用OFDM雷达信号的瞬时幅度绝对值标准偏差,实现子载波多进制正交振幅调制（MQAM）和多进制相位调制（MPSK）的类间识别,利用组合高阶累积量作为识别特征量,对MQAM和MPSK两类调制方式中的子类间进行分类识别,利用递归降价的方法实现子载波调制阶数M>16的MQAM调制方式的识别。仿真实验结果表明,该方法能够有效实现多径信道下OFDM雷达信号多种子载波调制方式的识别,且识别性能更优,可以识别更完备的子载波调制方式类型。     

利用小波变换进行空间目标电磁特征提取与识别

高分辨雷达目标识别是当前高技术领域的一个研究重点,以一维高分辨距离像为原始信号,利用小波分析作为目标特征矢量提取的工具,对利用几种代价函数构成的特征向量的分类效果进行了详细的研究,提出了将小波变换、模糊神经网络和信息融合相结合的雷达目标识别方法,仿真结果表明,所提出的目标识别方法是一种有效的雷达目标识别方法.     

时频分析在战场侦察多目标识别中的应用

在通过仿真研究多目标信号特征基础上,分析了时域、频域在处理战场侦察多目标识别时的不足,提出一种基于时频分析的信号特征的多目标识别方法。本方法充分利用了探测信号的信息,提高了战场环境下多种目标的识别率。     

小波分析及其在核爆与闪电识别中的应用

探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法,并将该方法用于核爆信号与闪电信号的识别中,结果表明,该方法是很有效的（正确识别率几乎可达１００％。     

混沌背景下基于神经网络的编码信号检测新方法

提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。     

基于倒谱分析的低信噪比瞬态声信号检测方法

低信噪比条件下,瞬态信号能量被噪声信号能量淹没,造成传统信号检测器性能下降甚至失效。为了解决该问题,首先根据信号能量在倒谱域的衰减特点,提出了一种低信噪比条件下的瞬态声信号检测新方法;然后,分别对接收信号进行倒谱计算,将倒谱序列用EMD分解为IMF,第一阶分量中幅值最大的脉冲尖峰即对应瞬态信号到达时刻;最后,选用美国海军水下战中心给出的典型瞬态信号模型进行理论推导,并通过数值仿真及系泊实验进行了效果验证。实验结果表明,与传统瞬态信号检测方法相比,倒谱域检测方法在低信噪比条件下能取得良好的检测效果。     

基于SPICE的龙芯2F高速电路SI仿真

随着计算机性能的提高,系统总线频率的不断上升,使得高速电路的信号完整性分析变得尤为重要。本设计所使用的"龙芯2F"其主频最高已经达到1G,其内存总线对印制板布线质量有较高的要求。通过SPICE仿真工具对印制板走线进行模型仿真,将电路信号的完整性分析结果以电子图表或波形图本的方式直观地反映出来,最终通过仿真在PCB制板前纠正信号完整性错误,并对电路进行优化设计使硬件电路一次成功,以确保PCB信号质量。     

基于HHT的助飞反潜鱼雷入水信号检测方法

针对助飞反潜鱼雷入水信号在浅海条件下信噪比低、干扰成分多导致难以检测的问题,采用HHT处理方法,通过CEEMD分解方法提高原始信号的信噪比;通过希尔伯特变换突出入水信号的时域特征,降低了入水信号检测的难度。所提方法应用于实航试验数据,显著提高了信号检测的可靠性。