基于神经网络的辐射源目标快速识别

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粗神经元网络在辐射计目标识别中的应用

ＬＵＡｎ－ｏｇ，ｅｈａ，ＥＩＹｏｇｐｎＮＹｉｇｈｎＬＩＹｕ－ｕＷｎ－ｉｇ
（．ｃｏｌｆｌｃｒｎｃｎｉｅｒｇａｄＯｔｅｅｔｏｉＴｃｎｌｇ，ｎｉｇＵｎｖｒｉｆｃｅｃ１ＳｈｏｅｔｉＥｇｎｅｉｎｐｏｌｃｒｎｃｅｈｏｏｙＮａｊｉｅｓｙｏｉｅ＆ＴｃｎｌｙｏＥｏｎｎｔＳｎｅｈｏｏ，ｇＮａｊｇ２０９。ｈｎ；．ｈｎｉｅＦｎｉｅｇＥｅｔｏｃａｉｌＮＴＣａｇｈ４０２Ｃｉａｎｉ１０４Ｃｉａ２ＳａｘＢｉａｇＨｕＦｎｌｒｍｅｈｎｃＣＬＤ，ｈｎｚｉ６１，ｈｎ）ｎｃａＩ０
（．１南京理工大学电子工程与光电技术学院，苏南京江２山西北方惠丰机电有限公司，．山西长治２０９；１０４０６１）４０２
摘要：将粗糙神经元和传统神经元混合构造的粗糙神经网络，用于对毫米波辐射计回波信号的目标识别。
其中粗糙神经元包含一对重叠的普通神经元，使用一对上下值作为输入和输出。对于实际应用中变量值是范围值的情况，用粗糙神经网络来开发模型，结果优于传统神经网络。仿真实验表明，该模型提高了目标的识别
ｇｔｒｃｇｉｏｆｍｉｉｅｅｖａｉｍｅｅｉｎ１Ｒｏｇｅｒｎｃｎａｎａｒｏｖｒａｐｄｃｍｍｏｅ — ｅｅｏｎｔｎｏｌｍｔｒｗａｅｒｄｏｔｒｓｇａ．ｕｈｎｕｏｏｔｉｓａｐｉｆｏｅｌｐｅｏｉｌｎｎｕ

基于神经网络的未知雷达辐射源智能识别技术

２．ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｉｆｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｈｅｆｅｉ２３００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｕｎｋｎｏｗｎｒａｄａｒｅｍｉｔｔｅｒ，ａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎ
ＬＩＵＫａｉ一．ＷＡＮＧＪｉｅ．ｇｕｉ
（１．ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００３６，Ｃｈｉｎａ；
ｎｉｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｎｋｎｏｗｎｒａｄｒａｅｍｉｔｔｅｒ；ｎｅｕｒａｌｎｅｗｏｔｒｋ；ｒｅｃｏｎｉｇｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｓｔａｔｅ；ｔｒｅｈａｔｊｕｄｇｍｅｎｔ
ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｕｎｋｎｏｗｎｒａｄａｒｅｍｉｔｔｅｒｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｏｔｒａｉｎｔｈｅｎｅｗｏｔｒｋｂｓｅａｄｏｎｔｈｅｒａｄｒａｓｉｎａｇｌ

嵌入注意力机制的通信辐射源个体识别方法

第４４卷　第１期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４　Ｎｏ．１２０２２年１月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＪａｎｕａｒｙ２０２２文章编号：１００１５０６Ｘ（２０２２）０１００２００８　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０１１８；修回日期：２０２１０５１５；网络优先出版日期：２０２１０７１２。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１０７１２．１６５６．０２４．ｈｔｍｌ基金项目：安徽省自然科学基金（１９０８０８５ＭＦ２０２）资助课题通讯作者．引用格式：曲凌志，杨俊安，刘辉，等．嵌入注意力机制的通信辐射源个体识别方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（１）：２０２７．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＱＵＬＺ，ＹＡＮＧＪＡ，ＬＩＵＨ，ｅｔａｌ．Ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｒａｄｉａｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（１）：２０２７．嵌入注意力机制的通信辐射源个体识别方法曲凌志，杨俊安，刘　辉，黄科举（国防科技大学电子对抗学院，安徽合肥２３００３７）摘　要：复杂电磁环境中，针对低信噪比条件下现有神经网络识别算法对于通信电台识别准确率不高的问题，提出一种结合双层注意力机制和残差网络的通信辐射源个体识别方法。

首先，以空间注意模块和通道注意模块构成注意力机制。

其次，在一维残差网络中嵌入双层注意力机制，提高对关键特征的学习能力。

最后，在实际数据集上验证算法的有效性。

实验证明，相比于残差神经网络算法，所提方法既能保持模型较好的稳定性又在数据集上有明显的提升效果。

关键词：低信噪比；辐射源识别；注意力机制；残差学习中图分类号：ＴＮ９１１．７文献标志码：Ａ犇犗犐：１０．１２３０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１５０６Ｘ．２０２２．０１．０３犕犲狋犺狅犱犳狅狉犻狀犱犻狏犻犱狌犪犾犻犱犲狀狋犻犳犻犮犪狋犻狅狀狅犳犮狅犿犿狌狀犻犮犪狋犻狅狀狉犪犱犻犪狋犻狅狀狊狅狌狉犮犲犲犿犫犲犱犱犲犱犻狀犪狋狋犲狀狋犻狅狀犿犲犮犺犪狀犻狊犿ＱＵＬｉｎｇｚｈｉ，ＹＡＮＧＪｕｎａｎ，ＬＩＵＨｕｉ，ＨＵＡＮＧＫｅｊｕ（犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犈犾犲犮狋狉狅狀犻犮犆狅狌狀狋犲狉犿犲犪狊狌狉犲狊，犖犪狋犻狅狀犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犇犲犳犲狀狊犲犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犎犲犳犲犻２３００３７，犆犺犻狀犪）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｉｎｃｏｍｐｌｅｘｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｏｖｅｌｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｒａｄｉａｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｄｏｕｂｌｅｄｅｃｋａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄｒｅｓｉｄｕａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｎｏｔａｃｃｕｒａｔｅｅｎｏｕｇｈｉｎｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｔａｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｌｏｗｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏｃｏｎｄｉｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｓｐａｔｉａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅａｎｄｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅａｒｅｕｓｅｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｔｗｏｌａｙｅｒａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｔｈｅｏｎｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｓｉｄｕａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｆｋｅｙｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｏｎｔｈｅａｃｔｕａｌｄａｔａｓｅｔ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｒｅｓｉｄｕａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙｍａｉｎｔａｉｎｓｂｅｔｔｅｒｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ，ｂｕｔａｌｓｏｈａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｄａｔａｓｅｔ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｌｏｗｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ；ｒａｄｉａｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｒｅｓｉｄｕａｌｌｅａｒｎｉｎｇ０　引　言辐射源个体识别（ｓｐｅｃｉｆｉｃｅｍｉｔｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＳＥＩ）是指提取同型号、同批次通信辐射源信号中的个体特征来识别不同辐射源个体的过程［１］。

基于BP神经网络和贝叶斯推理的雷达辐射源识别

朱晓亮，蔡群，明亮周
（电子工程学院，肥２０３）合３０７
摘要：分析了雷达辐射源识别的发展现状和存在的问题，出了一种基于反向传播（Ｐ神经网络和贝叶斯推理的提Ｂ）
雷达辐射源目标识别方法，阐述了ＢＰ神经网络和贝叶斯推理的原理，建了相关的识别模型，过仿真实验检验了构通模型的准确性，提出了其发展前景。并
（Ｐ等相关参数作为识别属性对雷达辐射源进行ｓ）
识别。这种方法在一定程度上解决了识别速度慢、
适合复杂电磁环境下雷达对抗情报分析的要求。基于数据库的识别方法对先验知识要求高，理突发处情况受限。专家系统受专家个人主观认识等影响较
ｂａｋｐｏｐｇｔｏ（ｃｒａａｉｎＢＰ）ｎｕｒｌｎｅｎｄＢａｅｅｓｉｅａｔａｙｓｒａｏｎｎｇ，ｘｔａｅｈｅｒｎｃｐｅｏｆＢＰｅａｔｅｐａｉｔｓｔｐｉｉｌｎｕｒｌｎｅａｄＢａｅｒａｏｎｎｙｓｅｓｎｉｇ，ｃｎｓｒｔｔｅｏｒｅａｉｅｄｎｔｆｃｔｏｍｏｄｌｅｉｉｓｈｅｅａｉｙｆｈｏｔｕｃｓｈｃｒｌｔｖｉｅｉｉａｉｎｅ，ｖｒｆｅｔｖｒｃｔｏｔｅｍｏｄｌｔｏｈｔｉｕａｉｎｘｐｒｍｅｔａｒｎｇｓｆｒｒｈｖｅｏｐｅｏｒｇｒｎｄｅｈｒｕｇｈｅｓｍｌｔｏｅｅｉｎ，ｎｄｂｉｏｗａｄｔｅｄｅｌｍｎｔｆｅｏｕ．Ｋｅｒ：ａａａａｉｎｓｕｒｅ；ｕｒ１ｎｅ；ｙｓｒａｏｎｇｙｗｏｄｓｒｄｒｒｄｉｔｏｏｃｎｅａｔＢａｅｅｓｎｉ

219515743_辐射源个体识别的一种可解释性测试架构

第 21 卷第 6 期2023 年 6 月太赫兹科学与电子信息学报Journal of Terahertz Science and Electronic Information TechnologyVol.21，No.6Jun.，2023辐射源个体识别的一种可解释性测试架构刘文斌a，范平志a，李雨锴b，王钰浩b，孟华*b(西南交通大学 a.信息科学与技术学院；b.数学学院，四川成都611756)摘要：由于射频信号种类多，电磁环境复杂，特征提取难度大，现有的基于人工特征的射频辐射源个体识别方法的鲁棒性、适用性难以满足应用需求。

数据驱动的深度学习方法虽然可以提供更灵活的辐射源个体识别模式，但深度学习方法自身可解释性差，而且缺乏通用测试模式来评价一个深度学习方法的优劣。

本文在电磁大数据非凡挑战赛目标个体数据集的基础上，探索了基于该数据集的深度学习模型测试方法，提出面向辐射源个体识别神经网络模型的通用测试系统架构。

该构架通过信号特征遮掩、生成对抗网络(GAN)、欺骗信号汇集、信道模拟等方法构造仿真测试样本，并把测试样本与原样本数据导入深度模型进行识别结果对比测试。

基于测试结果分析了深度模型聚焦的信号关键特征位置，分析模型的鲁棒性，揭示信道环境对识别性能的影响，从而解释了深度学习网络模型的性能。

关键词：辐射源个体识别；可解释性；生成对抗网络；无线信号欺骗中图分类号：TN92 文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA2022243An interpretable testing architecture for specificemitter identificationLIU Wenbin a，FAN Pingzhi a，LI Yukai b，WANG Yuhao b，MENG Hua*b(a.School of Information Science & Technology; b.School of Mathematics, Southwest Jiaotong University, Chengdu Sichuan 611756, China)AbstractAbstract：：Due to the diversity of RF signals, the complexity of the electromagnetic environment, and the difficulty of feature extraction, the robustness and applicability of the existing artificial features-based RF-specific emitter identification methods cannot meet the application requirements. Althoughthe data-driven deep learning methods can provide a more flexible mode of specific emitteridentification, they are less interpretable and lack a general test mode to evaluate their advantages anddisadvantages. An evaluation method is explored for the deep learning model on the target individualdataset of the Electromagnetic Big Data Super Contest, and a general testing system architecture isproposed for the specific emitter identification model based on deep neural networks. The frameworkconstructs the simulation test samples through signal feature masking, Generative Adversarial Network(GAN), deception signal collection, channel simulation and other methods, and imports the test samplesand original data into the deep model to compare the recognition results. The test results are employed tojudge the location of the signal key features extracted by the deep model, to analyze the robustness of themodel, and to reveal the impact of the channel environment on the recognition performance, thus theperformance of the deep learning model can be interpretable.KeywordsKeywords：：specific emitter identification；interpretability；Generative Adversarial Network(GAN)；wireless signal spoofing信号识别包括信号检测、信号类型识别、辐射源个体识别(Specific Emitter Identification，SEI)3个层次[1]。

基于射频指纹的辐射源个体识别技术综述

第21卷第3期信息工程大学学报Vol.21No.32020年6月Journal of Information Engineering UniversityJun.2020㊀㊀收稿日期:2020-05-13;修回日期:2020-06-10㊀㊀基金项目:国家重点实验室主任基金项目(CEMEE2018Z0103B)㊀㊀作者简介:郑娜娥(1984-),女,讲师,博士,主要研究方向为MIMO 信号分析与处理㊂DOI :10.3969/j.issn.1671-0673.2020.03.006基于射频指纹的辐射源个体识别技术综述郑娜娥,王㊀盛,张靖志,左㊀宗(信息工程大学,河南郑州450001)摘要:辐射源个体识别技术可区分辐射源种类㊁确定辐射源身份,在军事和民用领域均具有广阔的应用前景,近来射频指纹的研究受到广泛关注㊂研究了基于射频指纹的辐射源个体识别技术㊂首先,分析了典型数字无线电发射机结构,从硬件电路的制造容差㊁漂移容差以及电路工作状态的影响等方面,探讨了辐射源射频指纹的产生机理;其次,从辐射源个体识别的一般模型出发,梳理总结了数据预处理㊁辐射源暂态和稳态特征提取以及分类识别的研究现状;最后,指出了目前研究中存在的问题和未来可能的发展方向㊂关键词:个体识别;细微特征;射频指纹;特征提取中图分类号:TN97㊀㊀㊀文献标识码:A文章编号:1671-0673(2020)03-0285-05Overview of Emitter Identification Techniques Based on Radiofrequency FingerprintingZHENG Nae,WANG Sheng,ZHANG Jingzhi,ZUO Zong(Information Engineering University,Zhengzhou 450001,China)Abstract :Specific emitter identification method can identify the categories and individuals of radiodevices,which has broad application prospect in military and civil fields.Recently the research of radiofrequency fingerprinting attracts extensive attention.This article firstly analyzes the structure of typical digital radio transmitters,then discusses the mechanism of radiofrequency fingerprinting fromaspects of circuit elements fabrication tolerance,drift tolerance and work condition of the circuit.Secondly,based on the general model of specific emitter identification,the research status of data preprocessing,transient and steady features extraction,classification and identification are st,the current research problems and the possible directions of future development are pointed out.Key words :individual identification;fine feature;radiofrequency fingerprinting;feature extraction㊀㊀随着电子信息技术的迅猛发展,无线信号调制方式越来越多,辐射源种类和数量不断增加,电磁环境愈发复杂㊂在一个集团军的作战区域内,敌我双方的无线电设备达万余部[1],这使得对辐射源个体信息的获取越来越困难,进而给电子对抗带来了极大挑战㊂传统手段识别信号的调制参数㊁载频㊁带宽㊁码元速率㊁电平等简单特征,已经难以对各种辐射源个体进行识别,无法满足现代战场的需求㊂2003年,文献[2]首次提出射频指纹这一概念,就像每个人有不同的指纹,每个无线设备的硬件差异也是一种射频指纹 ,这种差异会反映在无线信号中,通过分析接收到的射频信号就可以提取出该特征㊂根据无线信号提取设备硬件特征的方法被称为射频指纹提取 ,利用射频指纹对不同的无线设备进行识别的方法则称为射频指286㊀信息工程大学学报㊀2020年㊀纹识别 [3],又称为特定辐射源识别(Specific Emit-ter Identification,SEI)㊂通过分析特定辐射源的有效特征属性,区分敌我辐射源,确定敌方辐射源的类别㊁位置㊁威胁等级㊁性质等,具有着重要的军事应用价值㊂此外,特定辐射源识别在民用的无线网络安全㊁频谱管理和通信监视等方面也具有巨大的应用潜力[4-5]㊂根据射频设备的工作状态可以将指纹特征分为暂态特征和稳态特征㊂暂态特征指辐射源开关机,工作状态切换时的特征,具有丰富的非线性㊁非平稳特征㊂稳态特征指辐射源稳定工作时的叠加在射频信号的细微特征㊂暂态特征的提取依赖于提取到完整的暂态信号,而暂态信号难以捕捉和检测,且容易受到信道变化的影响,给特征提取带来了困难㊂稳态特征持续时间长,特征稳定,且不需要信号起点检测㊂目前的研究多针对特定调制方式和特定射频设备,经验地选择特征,根据分类识别实验验证特征的有效性㊂这些方法仅利用了指纹特征机理的现象识别辐射源,难以适应调制方式和设备的改变,缺乏通用性㊂研究辐射源指纹特征需要对辐射源建模分析,探究指纹特征机理,设计特征提取算法㊂本文从辐射源射频指纹产生机理㊁辐射源个体识别过程和方法等方面出发,研究了基于射频指纹的辐射源个体识别技术㊂首先,结合典型数字无线电发射机结构,分析硬件电路的制造容差㊁漂移容差以及电路工作状态等对发射信号的影响,探讨辐射源射频指纹的产生机理;其次,针对数据预处理㊁特征提取以及分类识别这一辐射源个体识别的一般流程,概述了目标信号提取与分离㊁辐射源暂态和稳态特征提取和分类识别方法面临的问题及相应的研究现状;最后,指出了目前研究中存在的问题,并讨论了未来可能的发展方向㊂1㊀辐射源射频指纹产生机理如图1所示是一种典型的数字无线电发射机的系统框图[6]㊂图1㊀典型数字无线电发射机结构基带信号经过数字信号处理后进入模拟电路部分,这部分模拟电路的容差是发射机射频指纹的主要来源[3]㊂模拟电路由电路器件及各种联接关系构成,电路器件由各种电子元器件组成㊂通常,电子元器件的容差可以分成制造容差和漂移容差两部分,其中,制造容差是指在生产过程中,由于设备材料㊁加工工艺等原因,电子元器件的电参数与标称值存在一定的差异㊂漂移容差则主要在元器件使用过程中产生,随着使用时间延长,或者工作环境温度湿度等因素变化,元器件退化老化,其电参数也将发生变化㊂此外,电路容差因素还包括印制电路板的材质㊁走线等㊂上述因素造成容差统称为电路的容差效应㊂容差效应导致即使是同一厂家㊁同一型号㊁同一系列甚至是同一批次的无线设备的实际硬件参数也会存在差异,包括振荡器的频偏㊁相位噪声㊁调制器的调制误差㊁功放的非线性失真以及包括中频㊁射频滤波器等滤波器的失真等㊂这些硬件容差就是产生射频指纹的基础㊂辐射源系统相比图1更加复杂㊂辐射源在启停瞬间㊁模式改变等阶段必然存在过渡状态,这个过渡状态是由整个系统的元器件合力所为,对于不同的辐射源,由于各元器件的细微差异,以及调试过程中的人为影响,这个合力有所区别,导致不同辐射源在过渡状态有不同的细微特征,这种特征称为暂态特征[7],暂态特征蕴含丰富的非线性㊁非平稳特征㊂辐射源稳定工作状态下的细微特征称为稳态特征[8-9],包括由于内部噪声和器件非线性影响生成的无意调制带来的杂散特征,如谐波㊁交叉调制㊁互相调制和寄生调制[10],频率源的不稳定性导致的载频偏差,以及调制参数等㊂一般情况下,不同的辐射源个体采用不同参数类型的晶体振荡器,即使采用相同的晶体振荡器,由于容差的存在,稳定度也不尽相同㊂并且由于噪声和干扰的存在,任何实际振荡器的幅度和相位都会存在涨落,输出频率有所波动[11]㊂由于内部元器件的差异和电路参数的不同,不同辐射源发射的信号在调制参数的准确度上也有一定偏差,如AM信号的调幅指数㊁数字通信信号的码元速率的准确度㊁调频信号的实际跳速等㊂2㊀基于射频指纹的辐射源个体识别过程和方法㊀㊀辐射源个体识别技术是信号处理领域中一项重点和难点课题,尚属新兴的研究领域㊂近年来,㊀第3期郑娜娥,等:基于射频指纹的辐射源个体识别技术综述287㊀国内外有很多研究单位都对辐射源射频指纹特征识别开展了深入研究,并取得了一定的研究成果[12-13]㊂辐射源个体识别一般模型如图2所示㊂首先对接收机接收到的射频信号进行预处理,分离出待分类识别信号,并做能量归一化㊁去噪等处理,使其适应于射频指纹特征提取㊂其次,利用系统辨识㊁高阶统计量㊁分形等手段提取出发射设备叠加在射频信号的指纹特征㊂最后将提取的特征构成一特征向量,选择合适分类器识别出不同设备㊂图2㊀辐射源个体识别一般模型2.1㊀数据预处理数据预处理的基本功能是为后续的特征提取和分类识别环节提供合适的单个信号㊂实际环境中,多个辐射源的信号通常交织混叠在一起[14]㊂因此,数据预处理首先需要完成目标信号提取或分离[15-16]㊂常用的方法包括独立分量分析(Inde-pendent Component Analysis,ICA)[17]㊁稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)[18]和非负矩阵分解(Non-negative MatrixFactorization,NMF)[19]等㊂获得单个信号后,数据预处理还需要对信号进行下变频㊁相位补偿㊁时频域变换㊁载频估计㊁同相和正交分量分解㊁能量归一化㊁信号去噪等处理㊂通常情况下,接收机采集到的射频信号与辐射源所发射信号相比,受到了多径信道以及其他射频噪声干扰的影响,此时信号所携带的射频指纹特征可能会遭到破坏㊂因此,数据预处理的原则是尽可能地消除信道㊁射频干扰等影响,还原目标设备发射信号,以便提取目标设备的射频指纹㊂2.2㊀射频指纹特征提取目前,针对辐射源射频指纹特征提取技术的研究主要体现在两个方面[3]:一是从暂态信号提取特征;二是从稳态信号提取特征㊂早期研究多针对射频指纹的暂态特征展开㊂文献[20]提出对采集到的VHF FM 暂态信号进行小波分析,用小波系数作为暂态信号的特征,利用遗传算法和神经网络对设备分类,能够有效识别四个厂家的七个不同VHF FM 发射机㊂1997年,文献[21]首次提出采用暂态信号的多重分形轨迹作为射频指纹,利用基于信号幅度的多重分段分形维数的门限检测方法来检测瞬态信号的开始并进行信号的分离,用概率神经网络来进行分类,获得了92.5%的分类准确率㊂2003年开始,文献[2]开始关注蓝牙设备和IEEE 802.11b 设备的暂态信号,提取暂态信号的幅度㊁相位㊁同相分量㊁正交分量㊁功率以及离散小波变换系数等特征㊂第一次提出采用组合多个不同类型的特征作为设备的指纹,最终达到8%的平均错误率㊂辐射源信号暂态特征的性能非常依赖于暂态信号的完整性和一致性[22],与信号检测性能的优劣密切相关,因此辐射源暂态指纹特征的研究主要从暂态信号检测㊁暂态特征提取两个方面进行㊂暂态信号的检测方法主要有门限检测法[21]㊁贝叶斯检测法[23]㊁相位特性检测法[2]等方法㊂在检测到暂态信号之后,需要提取暂态信号的特征㊂暂态特征提取可以从幅度㊁频率等方面来进行划分㊂文献[24]用分形理论分析暂态信号幅度特征,将暂态信号的分形维数作为指纹特征进行辐射源个体识别,文献[25]对暂态信号进行离散小波变换,以小波系数为暂态信号频率细微特征㊂暂态信号持续时间很短,一般难以捕捉(尤其是在非合作条件下),并且只有在高采样率的条件下才能采集到足够多的个体信息㊂此外,暂态信号指纹特征提取容易受信道变化影响,识别率较低,鲁棒性较差㊂这些原因导致暂态特征提取十分困难,暂态特征的使用具有一定的局限性㊂相对于暂态信号,稳态信号持续时间长,表现出的特征比较稳定并且不需要起始点的检测操作㊂尤其是随着技术的不断发展,为了简化接收机的设计,几乎所有的数字通信系统都在数据段之前加入了前导序列㊂稳定的前导提供了一个稳定的可识别的稳态信号[26],因此该领域的研究重点逐渐转向稳态信号的射频指纹提取和识别技术㊂2008年,文献[22]首次进行了基于稳态信号的射频指纹提取和识别研究㊂将通用移动通信系统(Universal Mobile Telecommunications System,UMTS)的前导信号变换为频谱作为射频指纹,用于UMTS 用户设备的识别㊂实验室环境下,当SNR 为15dB 时,7个不同型号的UMTS 用户设备能获得91%的正确识别率;而包含10个同一型号设备的共20个UMTS 用户设备作为待识别对象时,识别率为85%㊂2013年,文献[27]采用于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法分离稳态信号主要成分与杂散成分,提取杂散成分频域特征作为信号细微特征,运用支持向量机(Sup-port Vector Machine,SVM)分类器对无线网卡进行识别,总的识别率达到了98.21%㊂2017年,韩洁等人提出一种基于希尔伯特黄变换(Hilbert-288㊀信息工程大学学报㊀2020年㊀Huang Transform,HHT)和多尺度分形特征的新方法㊂通过HHT得到时频能量谱,将其视为三维空间中的复杂曲面,然后利用分形理论通过多尺度分块提取差分盒维数和多重分形维数二维特征组成特征向量;最后,采用支持向量机分类器结合二维特征向量实现通信辐射源的个体分类[28]㊂该方法识别性能受信噪比㊁训练样本数量及目标种类影响小,尤其在低信噪比和训练样本数量较小的情况下识别性能突出㊂总之,基于稳态信号的射频指纹携带辐射源更多的硬件信息,信号更容易采集,识别性能好㊂但是文献中所提出的识别性能都是在一定的条件下得出的,受到信道指纹的影响,这些实验条件与实际应用还有较大距离㊂2.3㊀分类识别根据模式识别的一般过程,在完成了识别对象的特征提取之后,就进入到了模式分类阶段,该阶段包括分类器设计和分类决策两个部分㊂分类器设计就是在样本训练集基础上寻找一个最优的分界面,该分界面使得分类错误率最小或损失最小;分类决策则是利用分类器设计得到的判决准则来对新的识别对象进行分类,判决其归属于哪一类别[29],通常要求所设计的分类器具有强分类能力和强泛化能力[30]㊂目前,模式识别中的分类器主要集中在以下两个方面:第一,以统计决策理论为基础的分类器,应用非常广泛,常见的此类分类器有贝叶斯分类器㊁最近邻分类器㊁二元分类树分类器以及神经网络分类器等㊂由于利用的是经典的统计理论,此类分类器只有在训练样本数非常巨大的时候才能够逼近最优的分类性能,在实际样本数获取有限并且获取代价较高时,难以得到理想性能;但在辐射源个体别系统中,仍然存在有较多的应用;第二,以统计学习理论为基础的分类器,最主要代表就是SVM分类器,针对有限的训练样本在模型复杂性和学习能力之间取得最佳折中[31]㊂3㊀存在问题与发展方向辐射源个体识别是一个热点课题,同时也是一个难点课题,具有很高研究价值㊂射频指纹提取技术可以应用于辐射源个体识别㊁设备认证㊁无线电管理等诸多领域,拥有广阔的应用前景㊂但是,在实际应用和研究中还存在着许多问题,有待于进一步解决:①射频指纹产生机理的建模与分析㊂现有研究对辐射源指纹特征的产生机理缺乏本质的认识,仍未建立起相对完善的数学模型㊂即使采集大量实际信号用于识别分析,也囿于缺乏基本理论支撑,方法与实验结果缺乏一般性和普遍性㊂因此,需要进一步地去挖掘辐射源射频指纹特征的产生机理,建立有效的数学模型㊂②抑制信号主要成分的信号预处理㊂信号的指纹特征一般都隐藏在信号之下㊁甚至是淹没在信号之下,若直接对信号提取指纹特征,由于信号的主要成分的影响以及指纹特征的微弱性,可能所提取到的指纹特征很粗糙㊁甚至无法提取到有效的指纹特征,最后可能会导致严重的分类识别错误㊂因此,引入能够抑制或去除信号的主要成分,保留并放大信号的细微特征的数据处理方法很有必要㊂③多种指纹特征的联合选取㊂由于特征提取技术条件的限制以及发射机器件差异逐步缩小,目前所能提取到的单一特征量难以同时满足普遍性㊁唯一性㊁可检测性和稳定性的要求㊂利用单一特征量进行识别往往难以达到理想的识别效果㊂因此需要选取组合多种指纹特征,实现对辐射源的有效识别㊂④多通道设备的指纹特征提取㊂目前出现了越来越多的集成了多通道的射频设备,如MIMO天线㊁多通道雷达等㊂对这类多通道设备的射频指纹特征提取成为了新的挑战㊂一方面,多通道射频设备使用多个天线收发信号,相对于传统单通道设备,可以提供更多的特征信息,有利于高识别性能;另一方面,多个通道的信号相互混叠,给特征提取增加了难度㊂现有研究鲜有针对多通道设备指纹特征提取问题的研究,还需要进一步加强㊂4㊀结束语辐射源个体识别技术具有重要的军事意义和民用价值㊂随着数字技术的发展和硬件工艺的进步,辐射源的种类不断增加,同类型辐射源差异越来越小,基于射频指纹的辐射源个体识别日益受到重视㊂本文对辐射源射频指纹产生机理㊁基于射频指纹的辐射源个体识别过程和方法进行了深入研究,梳理了现有研究成果,并指出了研究中存在的问题及未来可能的发展方向㊂参考文献:[1]李伟,魏光辉,潘晓东,等.复杂电磁环境下通信装备干扰预测方法[J].电子与信息学报,2017,39㊀第3期郑娜娥,等:基于射频指纹的辐射源个体识别技术综述289㊀(11):2782-2789.[2]HALL J,BARBEAU M,KRANKIS E.Detection of tran-sient in radio frequency fingerprinting using signal phase [C]//Proceedings of the IASTED International Confer-ence on Wireless and Optical Communications,2003: 13-18.[3]俞佳宝,胡爱群,朱长明,等.无线通信设备的射频指纹提取与识别方法[J].密码学报,2016,3(5): 433-446.[4]DANEV B,ZANETTI D,CAPKUN S.On physical-layer identification of wireless devices[J].ACM Computing Surveys(CSUR),2012,45(1):6-14.[5]肖乐群,张玉灵,赵拥军.基于对角积分双谱的雷达辐射源信号识别[J].信息工程大学学报,2012,13(1): 95-99.[6]曹志刚,钱亚生.现代通信原理[M].北京:清华大学出版社,1992.[7]孙娜.通信电台细微特征研究[D].北京:北京邮电大学,2010.[8]YUAN J,HUANG Z,SHA Z.Specific emitter identifica-tion based on transient energy trajectory[J].Progress in Ics Research C,2013,44:67-82.[9]任黎丽.辐射源指纹识别与细微特征提取方法研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2012.[10]许丹.辐射源指纹机理及识别方法研究[D].长沙:国防科学技术大学,2008.[11]徐书华.基于信号指纹的通信辐射源个体识别技术研究[D].武汉:华中科技大学,2007. [12]任春辉.通信电台个体特征分析[D].成都:电子科技大学,2006.[13]李文龙,梁涛,许金勇,等.跳频通信中的射频指纹识别技术[J].解放军理工大学学报(自然科学版),2009,10(S):1-5.[14]李刚,包从开.辐射源个体特征识别技术及在短波电台识别上的应用[J].信息通信,2016,11:175-178.[15]聂皞,汪连栋,曾勇虎,等.电子信息系统复杂电磁环境效应[M].北京:国防工业出版社,2013. [16]YU X,HU D,XU J.Blind source separation:theoryand application[M].Singapore:John Wiley&Sons,2014.[17]LI J,ZHANG H,ZHANG J.Fast adaptive BSS algo-rithm for independent/dependent sources[J].IEEECommunications,2016,20(11):2221-2224. [18]LI Y,AMARI S,CICHOCKI A,et al.Undeterminedblind source separation based on sparse representation[J].IEEE Trans.on Signal Processing,2006,54(2):423-437.[19]ANIL K,CHEVULA V,RAMA R.Unsupervised noiseremoval technique based on constrained NMF[J].IETSignal Processing,2017,11(7):788-795. 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基于小样本的特定辐射源个体识别方法

基于小样本的特定辐射源个体识别方法发布时间：2022-11-25T06:10:39.769Z 来源：《中国科技信息》2022年8月15期作者：潘博阳[导读] 特定辐射源个体识别技术在态势感知、电子干扰等军事领域具有广泛的应用前景，然而在实际场景应用时通常面临样本匮乏的困境，潘博阳（武警指挥学院，天津 300250）摘要：特定辐射源个体识别技术在态势感知、电子干扰等军事领域具有广泛的应用前景，然而在实际场景应用时通常面临样本匮乏的困境，因此研究小样本条件下特定辐射源个体识别成为任务部队在电磁环境中遂行作战任务亟需解决的问题。

以此为背景，本文提出了一种基于一维卷积神经网络的方法来进行辐射源个体识别。

首先通过加权融合和裁剪混合扩充数据多样性，而后使用一维卷积神经网络提取特征从而对辐射源个体进行识别。

实验结果显示，本文提出的方法在验证集上能够达到50.5%的准确率，表明该方法的识别效果优于K近邻算法。

关键词：特定辐射源个体识别; 数据增强; 机器学习1 引言特定辐射源个体识别（Specific Emitter identification, SEI）通常是指对雷达等辐射源发送的电磁信号进行建模，通过其所体现出的微小特征区分辐射源类别的技术[1]。

目前特定辐射源个体识别主要分为基于人工设计特征和基于数据驱动特征两种方法。

基于人工设计特征主要依赖于先验假设，具备一定的解释性。

基于数据驱动特征识别的方法主要利用卷积神经网络自主学习特征。

无论采用传统机器学习或者深度学习的方法都依赖于大量的标注数据，当实际环境中无法获取大量辐射源信号时，上述算法模型的精度均会产生不同程度的降低，因此如何在小样本条件下高效地实现辐射源信号个体识别成为当前研究的主要方向，同时也具有一定的工程应用价值。

本文针对小样本条件下特定辐射源个体识别进行以下创新，主要包括三个方面：首先针对数据样本匮乏的情况，本文设计了两种数据增强方法有效扩充样本的多样性。

用神经网络进行雷达辐射源识别研究

空军雷达学院学报
函数采用高斯基函数，它对输入激励产生一个局部化的响应，这个特点使高斯隐含层对输入样本有一个聚类的作用，隐含层节点数代表聚类的类数．
１径向基概率神经网络．３径向基概率神经网络（ＢＮＬ是ＲＦＮ的ＲＰＮ）ＢＮ６
输出的高度非线性映射，Ｆ：＿．即 ÷Ｒ，；
智能化的模式来处理雷达辐射源识别问题的研究 ’ 的神经网络模型．ＰＮ可看作是一个从输入到泛ＢＮ
但是基于反向传播的前传多层网络有一个缺点，
即网络与参数之间是高度非线性的．网络的学习必须基于某种非线性优化技术，但在学习阶段参
雷达辐射源信号能较为准确地分类识别Ｌ］文献３．．４
［提出了一种传统数据库查询和径向基神经网络３］
相结合的综合方法，验表明该综合方法比传统实数据库查询方法识别率要高出８％，明神经网．表７络应用于雷达辐射源识别系统中能大幅提高识别率；同时指出了下一步工作的重点是优化神经网络结构和引入其他神经网络来进・步提高识别率和完善雷达辐射源识别系统．此，为本文对径向基
— —
ＶＯ．ｌＮｏ１１．２Ｍａ＋０７ｒ２０
用神经网络进行雷达辐射源识别研究
唐健仁，朱元清，徐庆，王志斌
（．１空军雷达学院研究生管理大队，武汉４０１；２空军雷达学院电子对抗系，３０９．武汉４０１３０９３电子科技大学电子工程学院，．成都６０５）１０４

红外图像处理中的目标识别与辐射辐射识别研究

红外图像处理中的目标识别与辐射辐射识别研究近年来，红外图像处理技术在军事、安防以及工业领域中得到了广泛的应用与研究。

其中，目标识别与辐射识别是红外图像处理的重要问题。

本文将对红外图像处理中的目标识别与辐射辐射识别的研究进行探讨，并分析目前的研究现状和未来的发展方向。

一、目标识别目标识别是红外图像处理中的一项关键任务。

在红外图像中，目标通常以不同的温度表现出来，因此，利用红外图像进行目标识别是一种有效的手段。

现有的目标识别方法主要包括基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。

基于特征提取的方法通过提取目标在红外图像中的特征信息来进行识别。

常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。

通过对目标的特征进行提取和比对，可以实现对目标的准确识别。

然而，基于特征提取的方法有其局限性，在处理复杂场景和多目标同时出现的情况下，识别效果容易受到干扰。

基于深度学习的方法在红外图像处理中也得到了广泛的应用。

深度学习模型通过训练大量的数据实现对目标的自动学习和识别。

特别是卷积神经网络（CNN）在目标识别任务中表现出了出色的性能。

通过对红外图像进行卷积操作和特征提取，CNN可以准确地识别目标并提高识别的准确性。

然而，基于深度学习的方法在样本数据较小、尺寸较大和计算资源有限的情况下，会面临一些挑战。

二、辐射辐射识别辐射辐射识别是红外图像处理中的另一个重要问题。

在红外图像中，不同辐射源通常以不同的辐射能量和分布方式表现出来。

因此，辐射辐射识别可以通过分析红外图像中的辐射信息来判断辐射源的类型和特征。

目前，针对辐射辐射识别的研究主要包括基于辐射表征的方法和基于模式识别的方法。

基于辐射表征的方法通过对辐射源的辐射特征进行提取和分析来进行识别。

常用的辐射表征包括辐射能量、辐射分布和辐射频率等。

通过对辐射源的辐射特征进行提取和匹配，可以实现对辐射源的准确识别。

然而，基于辐射表征的方法受到辐射源类型和辐射环境的影响，容易受到干扰和误判。

基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别

基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别遥感影像分类和目标识别是遥感技术在地理信息系统和计算机视觉领域的重要应用之一，其在环境监测、城市规划、农业资源管理等领域具有广泛的应用前景。

为了实现高精度的遥感影像分类和目标识别，近年来基于卷积神经网络的方法在这一领域取得了显著的进展。

遥感影像分类指的是将遥感影像中的不同地物进行自动分类，如将土地覆盖类型分为森林、湖泊、耕地等。

目标识别则是根据遥感影像中的目标特征进行识别和分类，如建筑物、道路、车辆等。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种特殊的深度学习网络结构，在图像处理领域表现出色。

它能够自动从原始数据中学习到有用的特征表示，并且能够处理具有高维结构的数据，如图像数据。

基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别方法充分利用了卷积神经网络的特性，能够有效地提取遥感影像中的地物特征。

首先，基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别的方法需要进行数据预处理。

对于遥感影像数据，可能需要进行去噪、增强、归一化等操作，以提高数据的质量和可用性。

此外，还需要将原始影像划分为训练集和测试集，并对训练集进行标注，以便监督学习算法能够学习到正确的分类和识别规则。

其次，卷积神经网络的核心部分是卷积层和池化层。

卷积层通过滑动窗口的方式对输入图像进行卷积操作，提取图像中的局部特征。

池化层则通过降采样的方式减少特征图的维度，同时保留主要的特征。

通过多层的卷积层和池化层，卷积神经网络能够逐步提取出图像的高级特征。

然后，为了进一步提高分类和识别的准确性，可以引入其他技术和网络结构。

例如，可以使用残差连接（Residual Connection）来解决网络的退化问题，使网络能够更好地适应复杂的遥感影像数据。

此外，还可以采用注意力机制（Attention Mechanism）来提高网络对目标特征的关注度，以更好地识别遥感影像中的目标。

最后，基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别方法需要进行模型训练和评估。

雷达辐射源识别算法综述

雷达辐射源识别算法综述雷达辐射源识别是一项重要的雷达领域技术，其目的是识别雷达场景中的各种辐射源。

这些辐射源可能包括地形、舰船和特定类型的飞行器等目标。

因此，对于这些目标的快速、准确的识别是极为重要的。

近年来，随着雷达技术的不断发展和机器学习算法的进步，雷达辐射源识别的算法也得到了很大的发展。

在雷达辐射源识别算法中，主要采用的方法有统计特征分析法、机器学习算法、神经网络算法等。

统计特征分析法是最早被开发的识别方法之一。

该方法主要是采用雷达回波的统计特征来检测并识别目标。

其运用了统计学中的概率分布、均值、方差等特征，通过观察目标回波和背景回波之间的差异来进行辐射源的识别。

该方法有着简单、快速、易于实现的优点，但是对于复杂场景识别的准确率较低。

机器学习算法则采用数据驱动的方式来进行辐射源的识别。

该方法适用于训练数据量巨大的场景下，对于目标的分类和识别准确度较高。

目前应用最广泛的机器学习算法是支持向量机(SVM)，它能够在各种数据类型中求得最优边界，同时具有良好的泛化能力。

除了SVM以外，诸如决策树、随机森林、朴素贝叶斯等也被广泛应用于雷达辐射源识别算法中。

机器学习算法能够更好地识别复杂场景下的目标，但是需要大量的数据训练和处理，因此需要足够的计算资源和时间。

神经网络算法则是近年来比较火热的识别算法。

这种算法模仿了人类神经系统的运行机制，具有自我学习能力。

它的优点在于对于复杂场景的识别能力强，同时也能在数据量小的情况下进行辐射源的识别。

但是，神经网络算法需要大量的计算资源和算法优化，计算量较大，因此需要高性能计算平台进行处理。

综上所述，不同的辐射源识别算法的适用场景不同。

统计特征分析法适合简单场景下的快速识别，机器学习算法适用于训练数据量巨大的场景下的目标识别，神经网络算法则适用于复杂场景下的高精度识别。

未来，随着人工智能和雷达技术的进一步发展，雷达辐射源识别算法将得到更好的发展。

基于加权矢量神经网络的辐射源识别方法

Ｔ１３Ｐ８
中图分类号
ＥｍｉｔｒＲｅｏｎｉｉｎＢａｓｄｏｈｅＷｅｇｅｃｏｅｒｌＮｅｗｏｋｔｅｃｇｔｏｅｎｔｉｈｔｄＶｅｔｒＮｕａｔｒ
ＷａｇＷｅｎｎＸｉａｇｅＦｎ。
ＡｂｔａｔＭａｙｅｉｔｎｌｓｉｉｔｎｍｅｈｄｎｌｄｔｏｓｂｓｄｏｘｅｔｙｔｍ，Ｂａｅｉｎｔｅｒ，ｆｚｙｐｔｅｎｓｒｃｎｘｓｉｇｃａｓｆａｉｔｏｓｉｃｕｅｍｅｈｄａｅｎｅｐｒｓｓｅｃｏｙｓａｈｏｙｕｚａｔｒｒｃｇｉｉｎｍｅｈｄｈｅｒｓｅｇｂｒｍｅｈｄ，ａｔｉｉｌｎｕａｅｗｏｋ，ｅｃｒｕｃｓｆｌｓｄｉｈｍｉｅｄｎｉｅｏｎｔｏｔｏ，ｔｅｎａｅｔｎｉｈｏｔｏｒｉｃａｅｒｌｎｔｒｓｔ．ａｅｓｃｅｓｕｌｕｅｎｔｅｅｔｒｉｅｔｆｙｔ — ｆｃｔｎｉａｉ，ｂｔｔｅｅｍｅｈｄｒｅｅａｌｉｅｔｍｅｓｒｎａａｅｅｓｆｒｔｅｓａａｏｍｆｍｅｓｒｍｅｔｐｏｅｓｎ，ｔｏｕｈｓｔｏｓａｅｇｎｒｌａｍｄａａｕｉｇｐｒｍｔｒｏｈｃｌｒｆｒｏａｕｅｎｒｃｓｉｇｏｙｓｍｅｅｔｎｏｖｄｔｅｐｒｍｅｅｅｓｒｍｅｔｅｒｒｃｕｅｙｅｔｅｅｔｆａｉｎｐｏｌｍ。ｉｎｔｅａｅｏｘｅｔｓｌｅｈａａｔｒｍａｕｅｎｒｏａｓｄｂｍｉｔｒｉｎｉｉｔｒｂｅｄｃｏｎａｏｈｒｃｓ，ｍｅｓｒｍｅｔａｕｅｎｐｒｍｅｅａｕｓｆｒｔｅｉｔｒａｙｅｏｕｚｉａｉｎｈｓｂｅｓｉｃｓｅ．Ｔｈｉｒｔｒｒｓｎｓｎｕａｅｗｏｋａｇ — ａａｔｒｖｌｅｏｈｅｖｌｐｆｆｚｙｓｔｔａｅｎｌｓｄｓｕｓｄｎｔｕｏｅｅｌｅａｕｅｐｅｅｔｅｒｌｔｒｌｏｔｎｒｔｍａｅｎｆｚｙＩ－ｅｕｅｈｔｃｎｄａｔｕｚｐｔｎｕａｅｗｏｋａｃｉｅｔｒ，ｗｈｌｒｓｎｓｌａｎｎｌｏｉｈｂｓｄｏｕｚＦＴｈｎｒｌｓｔａａｅｌｗｉｆｚｙｉｕｅｒｌｔｒｒｈｔｃｕｅｈｎｎｉｐｅｅｔｅｒｉｇａｇ — ｅｒｔｍａｅｎｃｓｕｃｉｎ，ａｄｔｅｃｓｕｃｉｎｉｄｔｒｉｅｙｔｅａｔａｕｚｕｐｔａｄｎｎｆｚｙｏｔｕ，ｔｅｎｔｉｈｂｓｄｏｏｔｆｎｔｏｎｈｏｔｆｎｔｓｅｅｍｎｄｂｈｃｕｌｆｚｙｏｔｕｎｏ－ｕｚｕｐｔｈｅ — ｏｗｏｋｃｎａｈｅｅｔｅｎｎｉｅｒｍａｐｎｆｆｚｙｉｐｔｔｕｚｕｐｔｒａｃｉｖｈｏｌａｐｉｇｏｕｚｕｏｆｚｙｏｔｕ．ｎｎＫｙＷｏｄｖｃｏｅｒｌｅｗｏｋ，ｅｔｅｅｒｓｅｔｒｎｕａｔｒｓｍｉｔｒｎＣｌｓｍｂｒＴＰ】３ａｓＮｕｅ８

基于神经网络的目标识别技术研究

基于神经网络的目标识别技术研究近年来，随着计算机视觉的不断发展以及深度学习算法的普及，基于神经网络的目标识别技术已经成为了计算机视觉领域的热点之一。

无论是智能交通领域的车辆识别，还是智能安防领域的人脸识别，基于神经网络的目标识别技术都有着广泛的应用。

一、神经网络基础神经网络是一种类似于人类神经系统的计算模型，它由大量的简单处理单元（也称为神经元）组成，并使用一定的模式识别算法进行演化和训练。

其中最常见的神经网络模型包括:感知机、多层感知机、卷积神经网络和递归神经网络等等。

而在神经网络技术中，目标识别技术又被称为“卷积神经网络”。

二、卷积神经网络的原理卷积神经网络是一种能够有效解决图像识别问题的神经网络，其原理主要基于卷积运算和池化运算。

在卷积运算中，神经网络会通过不同大小的卷积核对输入图像进行卷积操作，从而提取出不同的特征信息。

而在池化运算中，神经网络会通过下采样的方式，对卷积后的特征图进行降维，从而减少特征数量，降低模型复杂度。

最终，神经网络通过全连接层将池化后的特征图输出，实现对目标的识别。

三、目标识别数据集在神经网络的训练过程中，目标识别数据集是至关重要的。

常见的目标识别数据集包括CIFAR-10、MNIST、ImageNet等。

其中，ImageNet数据集是目前公认的最大规模的目标识别数据集，其包含超过百万张图片，并覆盖了22,000多个类别。

通过对数据集的训练，神经网络可以逐渐学习到不同目标的特征信息，提高自身的目标识别能力。

四、目标识别算法目标识别算法是指在神经网络中用于识别目标的算法，常见的算法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。

其中，YOLO算法被广泛应用于自动驾驶领域的车辆和行人识别，其主要特点是速度快，能够实时识别目标。

而Faster R-CNN算法则是一种经典的目标识别算法，其主要特点是准确度高，在结合ResNet等深度学习算法后，其目标识别的准确度可以达到99%以上。

神经网络在目标识别中的应用研究

神经网络在目标识别中的应用研究随着物联网、智能家居等技术的不断发展，机器学习、人工智能等领域也得到了越来越多的关注。

其中，神经网络技术在目标识别中的应用更是备受瞩目。

本文将从以下几个方面来探讨神经网络在目标识别中的应用研究。

1. 神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型。

与传统的算法模型不同，神经网络具有自我学习、自我适应的特点。

神经网络由输入层、多个隐藏层和输出层组成，其中每个神经元都与前后层所有神经元相连。

通过不断调整权值和阈值，使网络在处理新数据时具有更好的适应性。

2. 目标识别方法目标识别是指从复杂的图形数据库中找到特定对象的过程。

在计算机视觉领域中，目标识别主要有以下几种方法：（1）特征提取法：首先对目标进行特征提取，并比较它们与数据库中的特征，找到最相似的结果。

（2）相似度匹配法：将目标与数据库中所有对象进行比较，并寻找最相似的结果。

（3）模板匹配法：借助已知目标的图像来进行匹配。

（4）神经网络方法：通过神经网络的学习和训练，识别出目标。

3. 神经网络在目标识别中的应用神经网络在目标识别中的应用主要有以下几个方面：（1）手写数字识别：将手写数字输入神经网络，经过训练后，神经网络可以自动识别不同数字。

（2）人脸识别：将图片输入神经网络，通过比较图片中的特征点与已知特征点的距离，可以准确地识别出人脸。

（3）车辆识别：将不同车辆的图片输入神经网络，神经网络可以识别出不同型号的车辆。

（4）医学图像识别：将核磁共振、X光等医学图像输入神经网络，可以快速准确地识别出病灶。

4. 神经网络目标识别应用面临的挑战虽然神经网络在目标识别方面具有很高的准确性和适应性，但是在实际应用中，还面临着以下几个挑战：（1）数据不平衡：训练数据中某些类别的数量非常少，这会影响神经网络的准确性。

（2）数据噪声：输入的数据中可能有噪声或异常值，这会影响神经网络的学习和识别。

（3）过拟合：神经网络在学习过程中有可能过度拟合训练集，导致无法识别新数据。

基于图神经网络的目标检测方法

基于图神经网络的目标检测方法近年来，图神经网络（Graph Neural Networks）逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。

尤其是在目标检测任务中，图神经网络的应用表现出出色的性能。

本文将基于图神经网络对目标检测方法进行探究，并总结目前相关研究成果。

1. 基于图神经网络的目标检测方法简介目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，目的是在图像或视频中找出所有目标的位置和类别。

传统的目标检测方法通常将其视为一种数据分类问题，并使用密集连接卷积神经网络（Dense Connected Convolutional Neural Network, DenseNet）等结构进行处理。

然而，这种方法对图像特征的表示能力和感受野存在一定的局限性，难以捕捉目标的空间分布和结构特征。

与此同时，基于图的神经网络模型在处理非结构化数据中表现优异，其强大的图像表示能力为目标检测任务提供了新的研究方向。

基于图神经网络的目标检测方法通过在图中建立节点和边，表达出图像特征的局部相互关系，进而在图结构上进行目标检测。

该方法建立在图神经网络基础之上，通常采用图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）、图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network, GCNN）等模型进行实现。

2. 基于图神经网络的目标检测模型基于图神经网络的目标检测模型通常有Graph R-CNN、Relation-Shape Convolutional Network、Deformable Graph Convolutional Networks等多种类型。

本节将对其中一些典型的基于图神经网络的目标检测模型进行介绍。

(1) Graph R-CNNGraph R-CNN是一种全新的基于图神经网络的目标检测方法，其主要思路是利用图神经网络学习出图像中的目标结构信息。

具体来说，Graph R-CNN将目标识别任务分成两个阶段：构建候选区域（region proposal）和目标检测。

基于神经网络的物体识别与检测算法研究与实现

基于神经网络的物体识别与检测算法研究与实现引言：神经网络作为一种重要的机器学习工具，其在物体识别与检测算法中已经取得了巨大进展。

本文将就基于神经网络的物体识别与检测算法进行深入研究与实现，并探讨其在实际应用中的潜在价值。

一、介绍神经网络在物体识别与检测中的作用神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的计算模型，具有较强的自学习、自适应能力。

在物体识别与检测领域，神经网络通过学习大量的样本数据，能够自动提取特征，实现对不同物体的准确分类和定位。

二、常用的神经网络模型与算法1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）卷积神经网络是目前物体识别与检测中最常用的模型之一。

它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够对图像进行高效的特征提取和分类。

2. 目标检测算法在物体识别与检测中，目标检测算法起到关键作用。

常见的目标检测算法包括：基于候选框的方法（如Selective Search、EdgeBoxes）、基于区域的方法（如R-CNN系列算法）、基于锚定框的方法（如Faster R-CNN、YOLO）等。

三、数据集的选择与预处理为了训练与测试神经网络模型，需要选择合适的数据集，并对数据进行预处理。

常见的物体识别与检测数据集包括：ImageNet、COCO、VOC等。

预处理的方法包括图像大小调整、图像增强、标签转换等。

四、网络模型的构建与训练1. 网络模型的构建神经网络模型的构建是物体识别与检测算法的核心任务之一。

根据具体需求和问题特点，选择合适的网络结构，并配置相应的层数、节点数和卷积核大小等。

2. 损失函数、优化器与训练策略损失函数的选取对于模型的训练和优化至关重要。

常用的损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。

优化器的选择也会影响模型的收敛速度和准确性，常用的优化器有梯度下降法、Adam、RMSProp等。

此外，合理的训练策略如学习率的调整、正则化等，都对模型的性能有着重要影响。

一种辐射源快速识别新方法

一种辐射源快速识别新方法刘志鹏;赵立新;张国毅【摘要】针对现有辐射源识别方法不能识别参数交叠的雷达信号以及BP神经网络迭代速度慢、识别效率低的缺点,设计出一种采用改进概率神经网络的实时快速识别方法.该方法构造的特征兼具单个脉冲参数统计特性和雷达参数变化整体特性两个层面的信息,进而可以对参数交叠的雷达信号进行有效识别.同时,该方法还对概率神经网络进行了改进,使之具备识别出未知雷达信号的能力.仿真实验表明,此方法在显著提高了识别率的同时,还具有良好的抗噪性和鲁棒性.【期刊名称】《航天电子对抗》【年(卷),期】2015(031)002【总页数】5页(P48-51,55)【关键词】雷达;辐射源识别;概率神经网络;特征提取;识别率【作者】刘志鹏;赵立新;张国毅【作者单位】空军航空大学,吉林长春130022;空军航空大学,吉林长春130022;空军航空大学,吉林长春130022【正文语种】中文【中图分类】TN971雷达辐射源识别是指雷达侦察设备完成脉冲串分选后，利用批信号的参数(载频、重频、脉宽等)判断出雷达的型号、工作状态，进而得到雷达的平台属性、体制、用途等信息，为己方掌握敌方的动态、目的提供重要依据。

随着雷达技术的进步，现代雷达侦察环境日趋复杂，主要表现为辐射源信号和雷达体制多种多样，信号参数在空间域和频率域的分布范围和交叠程度大大增加，这对电子情报侦察(ELINT)系统的信号分选和辐射源识别能力提出更高的要求。

针对现有辐射源识别方法已不能适应日益复杂的侦察环境，本文提出一种新的雷达辐射源识别方法,即采用改进概率神经网络的快速识别方法，在显著提高了识别率和识别速度的同时，还具有良好的抗噪性和鲁棒性。

目前常见的辐射源识别方法主要有特征参数匹配法、脉冲样本图识别法以及人工智能识别方法[1]。

特征参数匹配法将接收到的批信号参数与数据库中的数据进行查询比较，计算二者匹配程度，选择相似度最大的模板作为识别结果[2-3]。

基于GMM和神经网络的辐射源识别方法

基于GMM和神经网络的辐射源识别方法公绪华;袁振涛;谭怀英【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2014(000)005【摘要】针对基于截获雷达脉冲特征参数的辐射源识别问题，通过建立一个高斯混合模型（GMM），采用最大化期望（EM）方法对模型参数进行训练，构建了一个输入为截获雷达脉冲特征参数，输出为雷达辐射源类型的分类器。

同时，为实现对分类识别性能对比，进一步提出基于神经网络方法构建雷达辐射源类型分类器。

仿真试验结果表明，基于 GMM和神经网络构建的两种分类器均能实现对雷达辐射源的在线识别，且当用于训练的样本比例不低于10％时，均能获得90％以上的分类正确率。

%Considering the recognition of emitters based on the parameters of interception radar pulse,a Gaussian mixture model(GMM)is built and trained by the expectation maximization(EM)method,so a clas-sifier is constructed whose input is the interception radar pulses and whose output is radar emitter types. Then,another classifier based on the neural network method is also compared with the proposed GMM-based method.The results of extensive simulations demonstrate that the proposed classifiers based on the GMM and neural network can achievethe on-line recognition of radar emitters,and the accuracy is more than 90%when the training sample ratio is not less than 10%.【总页数】5页(P482-486)【作者】公绪华;袁振涛;谭怀英【作者单位】空军装备研究院雷达所，北京 100085;空军装备研究院雷达所，北京 100085;空军装备研究院雷达所，北京 100085【正文语种】中文【中图分类】TN971【相关文献】1.基于量子神经网络的辐射源识别方法 [J], 张中山;贾可新2.基于加权矢量神经网络的辐射源识别方法 [J], 王文;谢芳3.基于云模型和矢量神经网络的辐射源识别方法 [J], 刘海军;柳征;姜文利;周一宇4.基于人工神经网络与证据理论相结合的数据融合中的辐射源识别方法研究 [J], 孟伟;王宝树5.基于PID和深度卷积神经网络的辐射源识别方法 [J], 曹阳;王金明;徐程骥;岳振军;狄恩彪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。