雷达辐射源识别技术综述
题目1雷达辐射源目标识别方法和理论研究
电子信息控制重点实验室2017年基金指南2017年4月目录专题一：频谱感知 (1)题目1：雷达辐射源目标识别方法和理论研究 (1)题目2：复杂背景下运动辐射源的高精度频率测量方法及关键技术研究 (2)题目3：宽带干扰源信号识别和被动定位技术研究 (3)题目4：基于分布式云架构的电磁态势数据深度挖掘技术 (3)题目5：基于合成孔径体制的辐射源侦察技术 (4)题目6：太赫兹阵列天线的宽视场扫描技术 (5)题目7：基于云计算架构的分布式终端协作与数据分发处理技术 (6)题目8：基于时频域信息处理的非平稳未知信号的分离技术 (7)题目9：基于大数据处理的态势数据管理与目标分群技术 (8)题目10：面向大数据的态势推理关键技术研究 (9)题目11：不确定海洋环境下海底水平阵目标宽容检测方法研究 (10)题目12：宽带单周期瞬态窄脉冲水下探测技术研究 (11)题目13：动态载体干扰磁场校正技术 (11)专题二：频谱控制 (12)题目14：分布式电磁控制资源分配智能优化技术 (12)题目15：面向分布式资源动态管理的软件架构与实现方法 (13)题目16：多平台智能航路规划技术 (14)题目17：应用于智能决策的在线学习算法研究 (14)题目18：干扰技术对机载平台的作战效应分析 (15)题目19：雷达主瓣抗干扰技术对干扰的抑制效应分析 (16)题目20：卫星导航极化空时多维联合抗干扰技术研究 (17)题目21：高功率微波效应机理研究 (17)专题三：基础技术 (18)题目22：基于光传输的无线同步与数传方法 (18)题目23：基于全相位处理的信号参数测量方法和实现研究 (19)题目24：适应机载外形约束的小型化共形阵列天线设计 (20)题目25：宽带天线噪声特性分析与相位中心位置估计技术 (20)题目26：宽频带高性能的电磁波吸收结构设计 (21)题目27：异频阵信号空域电磁特征及对空域处理算法的影响机理研究 (22)题目28：基于新型数值表征的高速数字信号处理方法 (23)题目29：惯性导航与卫星导航紧耦合信息融合技术研究 (24)题目30：基于码分多址蜂窝网的无线定位算法研究 (25)题目31：大区域复杂电磁环境建模与电波传播解算 (26)题目32：大功率长寿命砷化镓光导开关及激光二极管驱动技术研究 (26)专题一：频谱感知题目1：雷达辐射源目标识别方法和理论研究目标：本课题以电子侦察平台的目标识别为出发点，开展雷达辐射源个体识别方法和理论研究，针对其面临的电磁环境复杂、特征提取困难、分类结果不准确等问题提出一揽子解决方案，从而提高雷达辐射源个体识别的有效性和鲁棒性，为我国电子侦察平台在复杂和密集的雷达信号环境中进行辐射源威胁分析、识别和告警提供理论和技术支撑。
一种低信噪比下雷达辐射源识别方法
一种低信噪比下雷达辐射源识别方法
1 引言
雷达辐射源识别技术在电子对抗技术中具有重要意义，它为自动识别和跟踪敌方雷达辐射源提供了可能性。
然而，在低信噪比下，由于信号噪声或干扰强度高，雷达辐射源的特征信号容易被淹没，从而影响其识别效率。
为了解决这一问题，本文提出了一种低信噪比下雷达辐射源识别技术。
2 主要技术分析
本技术的主要流程如下︰
（1）首先，从待测信号中分离信号和噪声，并进行状态估算，确定信号的精确定位；
（2）然后，从噪声信号中提取相关特征参数，以进行辐射源识别；
（3）随后，对已提取的参数，采用统计原理应用样本平均值来确定背景噪声的特征；
（4）最后，根据雷达辐射源识别结果，计算相应辐射源的定位精确度，并采用掩模抑制策略对信号进行处理，以提高识别准确度。
3 典型应用
本技术的典型应用主要在于电子对抗技术中，通过准确识别和跟
踪敌方辐射源来作为作战中的警戒。
除此之外，本技术还可用于航空
航天、有线通信及无线电定位等领域。
4 小结
本文综述了一种低信噪比下雷达辐射源识别技术。
这种技术利用
信号估计技术确定目标位置，同时采用掩模抑制策略，有效提高了信
号识别准确度；此外，本技术可应用于电子对抗技术，以及航空航天、有线通信等领域中。
雷达辐射源识别相关技术综述
摘 要 雷达辐射 源识 别是 电子 战领域 的 关键技 术之 一 ， 也是 当前研 究 的 重点课 题 。 文 章 概述 了当前 雷达辐射 源识 别 关键 环 节技 术 的研 究现 状 ， 分析 了 雷达辐 射 源识 别存 在 的
问题， 出了雷达个体识别是解决这些 问题 的有效途径 ， 指 在此基础上 ， 出了个体识别的 提
收稿 日期 ： １ 年 ７月 １ ２ １ ０ ３日
别主要利用输入的特征参数集 ， 结合辐射源数据
库 ， 用相 关先进 的分 类识别 算 法 ， 成辐射 源 识 采 完
别 。随着电磁环境的不断恶化和复杂体制雷达的
不断 涌现 ， 特别是 雷 达有意 改变 其特征 参数 、 战时 平时改 用不 同工 作模 式 等 ， 当前 的辐 射 源 识 别 对
，
它通 过辐 射 源参 数 测 量 、 号 分选 分 析 、 射 信 辐
源 特征参 数集 选择 与提取 以及 辐射 源分类 识别 算
法等关键技术的实现 ， 最终完成辐射源信号类型 、 型号、 装载平台甚至个体的识别， 为战场电磁态势
的明 晰以及 指挥员 的指 挥决 策提供 重要 依据 。 辐射 源识 别 的完 成 一 般 分 为 四个 步 骤… 参 １： 数 测量 、 预处 理 、 征 选 择 与提 取 、 类 识 别 。参 特 分
２ １ 第 ２期 ０２年
２ ２， ｏ． ０１ Ｎ ２
电
子
对
抗
总 第 １３ ４ 期
Ｓ ｒ ｓ Ｎｏ １ ３ ｅ ｅ ．４ ｉ
ＥＬ ＣＴ ｜ Ｉ Ｗ ＡＲ ＲＥ Ｅ 田０Ｎ Ｃ ＦＡ
・
专家 论坛 ・
雷达 辐 射 源 识 别 相 关技 术 综 述
雷达辐射源指纹识别技术综述
ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｎ ａ ｉ ｓ ｓ ａ ｎ ｃ ｅ． Ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎｔ ａｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｐ ｉ ｄ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕｅ，ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｅ ｍｉ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉｎ ｆ ｇ ｅ ｒ ｐｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｌ ａ ｙ ｓ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ
ｒ ｏ ｌ ｅ，ａ ｎｄ ｉ ｓ ｆ ａ ｃ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ｅ ｃ ｈａ ｌ ｌ ｅ ｎｇ ｅ ｓ ． Ｔｏ ｅ ｘ ｐｏ ｕ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｏ ｆ ｉｎ ｆ ｇ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｎ ｔ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｔ ｉ ｃ ｓ，
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ：ｅ ｍｉ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｉｎ ｆ ｇ ｅ ｐｒ ｒ ｉ ｎ ｔ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ；ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍｉ ｔ ｔ ｅ ｒ ； ｕ ｎｉ ｎｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ａ —
Ｒｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｉｑ ｕ ｅ
Ｗｕ Ｗｅ ｉ ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ Ｐ ａ ｎ Ｊ ｉ ｆ ｅ ｉ Ｌ ｉ ｕ Ｘｉ ｎ
（ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｈ ｅ ｆ ｅ ｉ ２ ３ ０ ０ ３ ７， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
雷达辐射源信号认别技术研究的开题报告
雷达辐射源信号认别技术研究的开题报告一、研究背景雷达技术在航空、军事、气象等领域都有着广泛的应用，而在雷达系统设计与使用中，辐射源信号的认别是非常重要的一环。
辐射源信号可以是友军的信号也可以是敌军的信号，而其特征不同，识别能力的提高能够有效提高雷达系统的效率和精度。
二、研究目的本次研究旨在探究雷达辐射源信号的特征和识别方法，建立较为完整的信号认别技术体系，提高雷达系统的识别能力和应对能力。
三、研究内容1. 雷达辐射源信号特征分析：对频率、幅度、脉冲宽度、调制方式、波形等多个方面进行分析，提取出不同类型辐射源信号的特征。
2. 数据处理方法研究：探究不同类型信号的处理方法，如有监督学习、无监督学习、模式识别等，以及常见的分类算法（如KNN、SVM、决策树等）。
3. 仿真实验：建立辐射源信号模型，设计实验方案，采用MATLAB和其他相关仿真软件进行仿真实验，验证研究成果。
四、研究意义本次研究的意义在于为雷达系统精细应用提供技术支撑，增加对不同辐射源信号的识别能力，为后续的应用提供可靠保证，具有广泛的应用前景和技术价值。
五、研究方法本次研究采用如下方法：1.文献综述：对国内外的雷达辐射源信号认别技术及其研究现状进行全面梳理，了解当前热点和趋势，为后续研究提供参考。
2.数据分析：对不同类型辐射源信号的数据进行分析和处理，提取其特征，用于后续的建模和分类。
3.算法设计和实现：结合特征分析和数据处理结果，选用合适的算法进行设计和实现，并针对实验结果进行调整和优化。
4.实验验证：设计实验方案，利用仿真软件进行模拟实验，对实验结果进行统计和分析。
六、研究计划第一阶段：文献综述和辐射源信号特征分析，时间为一个月。
第二阶段：数据处理方法研究和算法设计，时间为两个月。
第三阶段：仿真实验和结果分析，时间为一个月。
第四阶段：论文撰写和答辩准备，时间为一个月。
七、研究预期成果本研究预期成果为：建立较为完整的雷达辐射源信号识别技术体系，包括辐射源信号特征分析和分类算法设计，利用仿真实验验证研究成果，并提出可行的应用方案。
基于lstm的雷达辐射源识别技术
近年来，随着在深度学习领域不断的探索和研
究，已经在语音识别［7］、图像识别［8］、自然语言［9］领
域取得比较大的成功，相对于传统的机器学习方
法，深度学习方法性能优异、识别高等，但具有不可
解释性以及需要大量的计算能力。本文研究的辐
射源雷达识别问题具有时序特征的特点，构建基于
LSTM（Long Short-Term Memory）［10］的 雷 达 辐 射 源
学习方法，需要大量的人工特征提取以及先验知识，且很难处理时序问题。论文基于长短时记忆网络（LSTM）模型对雷达辐
射源进行识别分类。通过仿真数据，在 TensorFlow 平台构建深度 LSTM 网络模型，以连续的雷达辐射源信号特征作为网络的
输入并训练，实现对辐射源的识别，结果表明构建的 LSTM 模型在识别辐射源有很好的效果，平均识别率达 93.2%。
内的雷达辐射源信号特征数据源，先进行归一化处
理，之后输入到构建的 LSTM 模型中，识别辐射源
的类型。图 1 为整个雷达辐射源识别的过程和流
程图。
1）雷达收集辐射源时序信号特征进行标注，构
建数据集，然后按照一定的比例进行抽取作为训练
集、测试集。
2）对雷达辐射源信号训练集和测试集进行预
处理，向量化、归一化、编码等基本预处理操作。
常复杂，导致识别雷达信号变得困难，如何在如此
复杂的电磁环境中高效快速地识别成为重要问
题。目前研究雷达辐射源识别的方法主要是基于
传统的机器学习方法，
如贝叶斯算法［3］、
近邻算法［4］、
∗
决策树算法［5］、人工神经网络［6］等方法以及最近几
年兴起的深度学习的方法。传统的机器学习，虽原
理简单、理论成熟但识别率低、泛化能力弱、有限制
一种低信噪比下雷达辐射源识别方法
一种低信噪比下雷达辐射源识别方法近年来，雷达已被评估为最高性能的远程探测技术之一。
它的性能依赖于数据的质量，而数据的质量又受雷达的信噪比（SNR）限制，因此，提高雷达SNR以改善雷达性能是一种备受追求的目标。
现有研究表明，利用辐射源识别技术可以显著提高雷达的SNR。
辐射源识别技术是一种用于检测和识别特定雷达辐射源的技术。
该技术的基本原理是，通过检测雷达发射源的辐射信号，并将其与预先设定的参考信号进行比较，从而识别出特定源发射的信号。
借助辐射源识别技术，系统可以准确识别出特定雷达辐射源发射的信号，从而可以确定雷达信号质量差的时机，以调整信号增益以改善雷达性能。
然而，当雷达信噪比较低时，应用辐射源识别技术进行雷达辐射源识别就会变得更加困难。
理论研究表明，当雷达的SNR小于-20dB 时，传统的辐射源识别技术将无法准确识别出特定的辐射源。
为了解决这一问题，我们提出了一种新的低信噪比下雷达辐射源识别方法。
该方法的基本思想是，结合传统的辐射源识别方法和改进的小波变换技术，建立一种新的辐射源识别技术，能够有效地识别低信噪比下特定辐射源发射的信号。
具体而言，该方法首先将收集到的待测雷达信号进行小波变换，以抑制低信噪比下雷达信号中的噪声。
然后，应用传统的辐射源识别技术，以识别雷达发射源的辐射信号。
最后，将识别出的信号与预先设定的参考信号进行比较，以确定特定雷达辐射源发射的特定信号。
为了证明该方法的可行性，我们采用了基于硬件的仿真实验。
实验结果表明，该方法在SNR=-30dB时，仍能够准确识别出发射源信号，其准确率高达99.6%，远远高于传统辐射源识别技术。
综上所述，本文提出的一种基于小波变换的新的低信噪比下雷达辐射源识别方法有效地解决了传统辐射源识别技术在低信噪比下识别准确性低的问题。
该方法在SNR =-30dB时具有高的准确性，可以为进一步提高雷达性能提供有效支持。
雷达辐射源识别算法综述
第57卷第8期2017年8月电讯技术Telecom m unication E ngineeringVol.57,N o.8August,2017doi：10. 3969/j.issn. 1001-893x.2017.08.020引用格式:周志文，黄高明，陈海洋，等.雷达辐射源识别算法综述[J].电讯技术,2017,57(8):973-980.[Z H O U Z h iw en,H U A N G G a o m in g,C H E NH a iyan g,et al.A n o v e r v ie w o f r a d a r e m itte r r e c o g n itio n a lg o rith m s[J].T e le c o m m u n ic a tio n E n g in e e rin g,2017,57(8) ；973-980.]雷达辐射源识别算法综述+周志文***，黄高明，陈海洋，高俊(海军工程大学电子工程学院，武汉430033)摘要：结合雷达辐射源识别的军事需求和近几年取得的研究进展，以雷达辐射源识别中最核心的 3个方面为研究对象，综述相关算法的研究现状与发展。
针对低信噪比环境、分类器能力不足和单 传感器识别的缺陷，从辐射源特征提取、分类识别和多源融合识别等方面详述了目前算法的研究思 路和性能，引入当前热点模式识别算法并分析其可借鉴性。
最后，指出了在辐射源识别研究领域中 仍存在的问题，并展望了下一步的研究方向。
关键词：雷达辐射源识别；特定辐射源识别；多传感器融合;特征提取;脉冲描述字中图分类号:TN974 文献标志码：A文章编号：1001-893X(2017)08-0973-08An Overview of Radar Emitter Recognition AlgorithmsZHOU Zhiwen,HUANG Gaoming,CHEN Haiyang,GAO Jun(C ollege of Electronic Engineering,Naval U niversity of Engineering,W uhan430033 ,China)Abstract:According to the military demands and latest research progress in radar emitter recognition,three core aspects of emitter recognition are taken as the research object and survey is therefore developed on the status and development of relevant algorithms.For the low signal-to-noise ratio(SNR),deficiency of classifier and limitations of single sensor,detailed analysis is presented on emitter feature extraction,classifica-tion and multi-source fusion recognition in terms of ideas and performance.In addition,current hot pattern recognition algorithms are introduced and references are analyzed.Finally,other remained problems in this field and the prospect of future research direction are demonstrated.Key words：radar emitter recognition；specific emitter identification；multi- sensory fusion；feature extrac-tion；pulse description word1引言在现代电子支援措施（Electronic Support Mea-suress,ESM)和雷达对抗侦察系统中，核心功能之一 为雷达辐射源识别，它是将被测辐射源信号参数与 预先积累的参数进行比较以确认辐射源本来属性的 过程，最终目的是对观测和截获到的雷达信号进行 定位、分析和识别，从而获取敌雷达技术和战术电子 情报（Electronic Intelligence,ELINT),为作战指挥人员提供了战场态势信息和战术决策行动[1]。
基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术研究
基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术研究基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术研究摘要：随着雷达技术的快速发展和广泛应用，雷达辐射源个体识别技术日益成为研究的热点之一。
本文主要探讨基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术，并分析其未来发展前景。
1.引言雷达技术作为一种主要的无源探测手段，在国防、民生、航空航天等领域具有广泛的应用。
雷达辐射源个体识别技术能够准确区分不同雷达辐射源，从而实现对判别目标的识别与定位。
近年来，随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展，基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术正逐渐引起人们的关注。
2.深度学习简介深度学习是机器学习的一种技术，它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，能够自动学习数据中的特征，并进行高级抽象和决策。
深度学习的核心是神经网络，其优点在于可以处理大规模、高维度的数据，并能够自动提取和学习特征。
3.基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术3.1 数据采集和预处理为了构建有效的深度学习模型，首先需要采集大量的雷达辐射源数据，并进行预处理。
数据采集应覆盖不同的辐射源类型、功率、距离等信息，以提高模型的鲁棒性和适应性。
3.2 模型设计与训练基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术的关键在于设计合适的模型结构，并对其进行训练和优化。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和卷积神经网络与循环神经网络的结合（CNN-RNN）等。
通过训练数据集，模型可以从中学习到辐射源的特征和表征能力。
3.3 特征提取与表示学习对于雷达辐射源个体识别任务，特征提取和表示学习是十分重要的环节。
传统的方法主要使用人工设计的特征进行识别，而基于深度学习的方法可以自动学习数据中的特征，大大提高了识别的准确性和鲁棒性。
3.4 实验与结果分析为了验证基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术的有效性，进行一系列实验，并对结果进行定量和定性分析。
实验结果表明，基于深度学习的雷达辐射源个体识别技术在准确性和鲁棒性方面较传统方法具有明显优势。
雷达目标识别技术综述
为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中 提取目标的极点， 基于波形综合技术的目标识别方法 被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与 综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积， 再根
〔.〕 据卷积输出的特征来判别目标。 ,2脉冲法 、 频域极 〔’#〕 大极小拟合匹配法 等， 都避开了直接提取目标极
L 雷达目标识别模型
雷达目标识别需要从目标的雷达回波中提取目标 的有关信息标志和稳定特征并判明其属性。它根据目 标的后向电磁散生的散射场的特征， 可以获 得用于目标识别的信息， 回波信号的幅值、 相位、 频率 和极化等均可被利用。对获取的目标信息进行计算机
〔"〕 大， 因而可用于目标识别。 ()** 等 详细分析了喷气
由于目标的一维距离像常会受目标之间、 目标各 散射点之间的相互干涉、 合成等交叉项的影响， 限制了
〔’$〕 识别率的提高， 因而双距离像方法被提出并 获得了
较高的识别率。为改善目标识别的性能， 可以将目标
〔’?〕 一维距离像与其它目标特征 （如极化特征 ） 相结合。
点， 减小了运算量。 !&! 基于高分辨力雷达成像的目标识别 借助高分辨力雷达对目标进行一维或二维距离成 像， 或采用合成孔径雷达或逆合成孔径雷达对目标成 像得到二维雷达图像， 可获取目标的形状结构信息。 由于一维距离像的获取相对简单， 利用一维距离 像进行目标识别的方法在 ;# 年代以后被得到广泛重 视和深入研究。基于一维距离像的目标识别方法， 在
雷达目标识别技术综述
王晓丹 王积勤 三原 !"#$%%） （空军工程大学导弹学院
!
【摘要】 针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的 & 类目标识别方法： 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、 基于极点分布的目标识别方法、 基于高分辨雷达成像的目标识 别方法和基于极化特征的目标识别方法， 同时讨论了应用于雷达目标识别中的 & 种模式识别技术： 统计模式识别方法、 模 糊模式识别方法、 基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。 【关键词】 雷达， 目标识别， 特征提取， 特征分类
基于雷达脉冲压缩信号的辐射源个体识别技术
基于雷达脉冲压缩信号的辐射源个体识别技术作者：陆泽橼王凯程超才贺芃朱子平来源：《电脑知识与技术》2019年第06期摘要：信号辐射源识别在雷达对抗和设备状态检测中起到重要作用。
本文采用Hammerstein模型对雷达辐射源建模，采用AR模型对雷达辐射源线性记忆特性建模。
然后基于AR模型从脉冲压缩后的回波信号中提取特征，并采用概率神经网络对不同辐射源个体开展模式识别。
并通过雷达信号处理相参处理，进一步提高对信号源个体识别的准确率。
基于不同信噪比和两种特征集，仿真结果表明本文提出的方法能够在不增加硬件成本和的条件下，以极低的信号处理开销，有效识别雷达辐射源个体。
关键词：辐射源个体识别；脉冲压缩；概率神经元网络中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）06-0173-05Radar Emitters Identification Technology Based on Pulse Compression SignalLU Ze-yuan， WANG Kai， CHENG Chao-cai， HE Peng， ZHU Zi-ping（The No.38 Research Institute of CETC，Hefei 230000， China）Abstract： Signal emitters identification technology can play an important role in radar countermeasure and radar equipment state detection. In this paper， Hammerstein model is used to describe the radar emitter and AR model is used to describe the linear memory characteristics of the radar emitter. Then， based on AR model， features are extracted from the echo signals after pulse compression， and probabilistic neural networks are used to identify individual radiation sources. Through the radar signal processing coherent method， the accuracy of individual signal source identification is further improved. The results show that the proposed method can effectively identify radar emitter individuals with very low signal processing overhead without extra hardware costs.Keywords： Signal emitters identification； Pulse compression； Probabilistic neural network目前對信号辐射源特征差异的定量机理研究不足。
雷达辐射源识别技术综述
作者简 介 ： 宏泉 ， ， 许 男 高级工程师 ， 研究方 向： 舰载作战系统 、 指控 系统 、 分布式数据库 。刘庚 ， ， 女 硕士 ， 研究方 向： 指 控 系统 、 信息融合 。
许宏 泉等 ： 雷达辐射源识别技术综述
总第 １ ０ ９ 期
辐射源信号
特征
识别结果
平台类属
Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＮ９ ９ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ５
１ 雷 达 辐射 源识 别 背景
雷达辐射源识别 技术是 目标 识别 技术 的重要 组
准正 弦捷 变雷 达 、 频 随 机 捷 变 雷达 、 冲 重频 调 载 脉 制雷 达 、 弦波 调 制 雷 达 、 冲压 缩 雷 达 及 相控 阵 正 脉 雷达 等 特 殊 工 作 体 制 ， 且 配 置 数 量 也 越 来 越 并 多 Ｌ 。 由于 雷达在 现代 战争 中的应 用 日益 增多 ， ２ ］ 频
制导方式 ， 了解其 战术运用 特点 、 活动规 律 和作战 能
作体制除了继续使用原有的搜索雷达、 圆锥扫描雷
达等常规体制外 ， 还不 断使用频率分集雷达、 载频 力 。图 １ 是单信 息源雷达辐射 源识别示 意图 。
＊
收稿 日期 ：０ ９年 １ ２０ Ｏ月 １ ０日， 回日期 ：０ ９年 １ 月 ２ 修 ２０ １ １日
成部分， 在军事作战中， 目标主要依靠雷达探测， 发现
在接收空间范 围 内被动 的接 收并捕 获敌 方发 射 的电 磁波 ， 并快速计算出电磁辐射源 的方位和频率等参数 ， 雷达辐射源‘ 识别技术 依据这些 电磁 波 的参数 ， 照某 按
该 电磁波雷达 的用途或类 型 ， 而推断 出敌 方平 台的 进
到先发制敌 ， 取得战场的主动权［。 １ ３
现代雷达辐射源信号特点分析与研究
现代雷达辐射源信号特点分析与研究随着科技的不断发展与进步，雷达技术也在不断地更新，现代雷达辐射源信号的特点也在不断地变化。
因此，对现代雷达辐射源信号进行分析和研究，对于雷达技术的发展和改进具有非常重要的意义。
本篇文章就对现代雷达辐射源信号进行特点分析和研究。
1. 频谱特点现代雷达辐射源信号的频率范围很广，从低频到高频都有应用。
在不同频率段上，辐射源信号的特点也各有不同。
在低频段上，辐射源信号的特点是幅度较大，但谱线较宽。
在高频段上，辐射源信号的特点是幅度较小，但谱线较窄。
因此，现代雷达辐射源信号的频谱特点是分布较广，频谱密度相对较低。
2. 脉冲特点现代雷达辐射源信号通常采用脉冲信号进行辐射。
脉冲信号的主要特点是脉冲宽度，一般而言，现代雷达辐射源信号的脉冲宽度较窄，可以达到纳秒级别。
此外，现代雷达辐射源信号的脉冲重复频率也比较高，可以达到几千赫兹。
3. 相位、振幅稳定性特点现代雷达辐射源信号的相位和振幅稳定性对于雷达的探测性能有着重要的影响。
因此，现代雷达辐射源信号在设计时要求具有较高的相位、振幅稳定性。
在实际应用中，现代雷达辐射源信号的相位、振幅稳定性可以通过相位锁定环和自校准技术实现。
4. 多普勒效应特点现代雷达辐射源信号在运动目标上会产生多普勒效应。
多普勒频移的大小与目标速度成正比。
为了克服多普勒效应对雷达探测的干扰，现代雷达辐射源信号通常采用多普勒滤波补偿技术，以提高雷达的探测性能。
总之，现代雷达辐射源信号的特点是频率分布较广、脉冲宽度较窄、相位、振幅稳定性较高、存在多普勒效应。
这些特点直接影响着雷达的探测性能，因此在设计现代雷达辐射源信号时需要特别注意，以提高雷达的探测性能和应用范围。
雷达辐射源个体识别的方法研究
雷达辐射源个体识别的方法研究雷达辐射源个体识别的方法研究摘要：雷达辐射源个体识别在军事、安全和通信等领域具有重要的应用价值。
本文结合雷达信号特点，从特征提取、分类和识别三个方面，综述了雷达辐射源个体识别的研究方法，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言雷达技术作为一种主要的电磁探测和目标识别手段，在许多领域有广泛的应用，其中辐射源个体识别是非常重要的一环。
辐射源个体识别主要涉及到信号处理和模式识别等多个学科。
本文旨在综述雷达辐射源个体识别的方法研究，为相关领域的科研工作者提供一定的参考。
2. 雷达辐射源个体特征提取方法辐射源个体的特征提取是雷达辐射源个体识别的关键步骤。
常用的特征参数有频率、幅度、相位等。
频率特征是通过分析辐射源的信号频率组成来确定辐射源的类型。
幅度特征可以通过信号的功率或幅度值来表征辐射源的特征。
相位特征是通过信号的相位差异来区分不同的辐射源。
3. 雷达辐射源个体分类方法辐射源个体的分类是指根据不同的特征将辐射源分为不同的类别。
常用的分类方法有聚类分析和支持向量机等。
聚类分析是将辐射源个体按照相似性进行分组，将同一类辐射源归为一组。
支持向量机是一种常见的机器学习方法，可通过学习一些已知类别的辐射源，从而对新的辐射源进行分类。
4. 雷达辐射源个体识别方法辐射源个体的识别是指根据一定的特征和分类方法，将辐射源个体进行辨认。
常见的方法有模式识别和神经网络等。
模式识别是指通过已知的模式来辨认新的样本，可以通过比较特征参数、计算相似度等进行识别。
神经网络是一种模仿人脑神经元活动的计算模型，通过训练网络来实现对新的辐射源进行识别。
5. 未来研究方向展望雷达辐射源个体识别技术仍然存在一些问题和挑战，如在复杂环境下的有效辨别、新型辐射源的准确识别等。
未来的研究方向可以是结合深度学习方法，研究复杂辐射源的识别；利用多传感器信息，提高辐射源个体特征提取的精度和准确性。
结论雷达辐射源个体识别的方法研究对于军事、安全和通信等领域具有重要的应用价值。
雷达辐射源个体识别综述
雷达辐射源个体识别综述
史亚;张文博;朱明哲;王磊;徐胜军
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2022(44)6
【摘要】雷达辐射源个体识别通过提取个体特征来辨识雷达个体,是电子对抗领域的热点研究方向。
近年来随着深度学习的飞速发展及其在各领域的成功应用,基于深度学习的雷达辐射源个体识别成为焦点。
虽然研究多年,成果丰富,但目前尚缺少关于该方向全面、细致的综述。
基于此,该文从雷达辐射源个体特征机理分析、基于手工特征的识别方法、基于深度学习的识别方法以及数据集构建4个方面着手,对雷达辐射源个体识别开展系统的综述工作,并对当前现状和未来方向进行总结与展望,旨在推动雷达辐射源个体识别理论和方法研究的新发展。
【总页数】14页(P2216-2229)
【作者】史亚;张文博;朱明哲;王磊;徐胜军
【作者单位】西安建筑科技大学信息与控制工程学院;西安电子科技大学电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN974
【相关文献】
1.雷达辐射源信号双谱估计的物理意义及其辐射源个体识别
2.基于小样本条件的雷达辐射源个体识别算法
3.基于频谱不对称性的雷达辐射源个体识别
4.基于KNN和
雷达辐射源脉间参数的舰船目标个体识别方法5.基于参数优化VMD和LightGBM 的雷达辐射源个体识别
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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。
雷达辐射源识别技术研究进展
第28卷第1期2014年2月空军预警学院学报Journal of Air Force Early Warning Academy V ol.28No.1Feb.2014收稿日期：2013-10-28基金项目：国家自然科学基金资助项目(61201123；61302194)作者简介：陈昌孝(1982-)，男，博士生，主要从事电子对抗信息处理研究．DOI:10.3969/j.issn.2095-5839.2014.01.001雷达辐射源识别技术研究进展陈昌孝，何明浩，徐璟，王志斌（空军预警学院，武汉430019）摘要：雷达辐射源识别技术是雷达对抗侦察系统中的关键技术之一，是雷达对抗信息处理研究的重要内容．鉴于特征提取和分类识别是雷达辐射源识别的两大关键技术，综述了这两个关键技术的研究进展，从理论上分析了当前研究现状下存在的问题，并对未来的研究进行了展望，为进一步研究雷达辐射源识别技术提供了参考．关键词：辐射源识别；特征提取；分类器中图分类号：TN95文献标志码：A 文章编号：2095-5839(2014)01-0001-05雷达辐射源识别技术是信息对抗情报分析领域中研究的重要内容，其水平是衡量雷达对抗侦察系统和对抗侦查设备信息处理技术先进程度的重要标志．雷达辐射源识别的本质是模式分类与识别的问题．为了对模式进行分类与识别，首先需要从雷达信号中获得一些要素作为模式分类与识别的特征，并将提取的特征加载到设计好的分类器进行识别，以得到满足用户需求的识别结果[1-3]．所以，通过对辐射源特征参数集提取与选择以及辐射源分类识别算法等关键技术的实现，最终完成辐射源信号类型、型号、装载平台等的识别，可以为明确战场电磁态势以及指挥员的指挥决策提供重要依据．由于特征参数提取与选择以及分类识别技术在雷达辐射源识别中的重要地位，随着新体制雷达的大量使用及新型电子战武器的不断涌现，战场电磁环境急剧恶化，这对当前雷达辐射源识别技术是一个严峻的挑战．1特征参数提取研究现状特征提取是指利用信号的时域波形数据或全脉冲数据作某种变换或处理获得一个或一组能够反映信号本质的特征值的过程，其重点是获取能反映雷达根本特性的特征参数．特征提取种类及精度对后续的识别起着决定性的作用．目前，提取的特征参数种类主要有常规特征、脉内有意调制特征和脉内无意调制特征(即指纹特征)3种．1.1常规特征参数常规特征参数主要由全脉冲数据形成的脉冲描述字(PDW)组成，是雷达辐射源识别使用的主要特征参数，现已大量应用于实装，技术成熟稳定[4-5]．基于常规参数的辐射源识别的主要特点是：识别所采用的PDW 数据流是直接采用信号参数检测和测量系统对截获信号进行测量获得的．早期的雷达辐射源数量少、体制单一、功能简单、频域覆盖范围小，信号波形设计简单且参数相对稳定，利用常规特征参数对辐射源进行识别是现实可行且有效的方法．这也说明常规特征参数主要适用于在战场电磁环境相对简单的常规雷达辐射源信号和通过直接测量获得的特征参数相对固定的雷达信号识别问题[6-8]．在现代战场电磁环境下，信号环境越来越密集，信号样式越来越复杂．一方面，以相控阵雷达为代表的新体制雷达所占比例越来越大，为增强新体制雷达的反干扰、反侦察技术，雷达的波形设计越来越复杂，工作参数丰富多变；另一方面，随着电子战在现代战争中所起的作用越来越大，战场环境中辐射源的数目急剧增加，信号密度已达到数百万脉冲每秒[1]．因此，仅利用常规特征参数已不能很好地表征雷达信号特征的本质，难以实现雷达辐射源信号的准确分选与识别．1.2脉内特征参数提取由于常规特征参数已不能适合当前战场环境的需求，提取和补充一些性能优异的特征参数是解决此类问题的有效途径之一．脉内特征是雷达辐射源信号最具特色的参数之一，且具有良好的稳定性．根据调制方式的不同，脉内特征参空军预警学院学报2014年数提取可分为脉内有意调制特征参数提取和脉内无意调制特征参数提取[2-3]．1)脉内有意调制特征．主要指为提高雷达性能或实现特定的功能而在雷达信号波形中加入人为的调制方式，通过合理的特征提取算法对这些调制方式特有的脉内调制规律或时不变特征提取所需的特征参数．脉内有意调制特征反应了雷达信号的本质[9-10]．脉内有意特征提取方法主要集中在Winger-Ville分布(WVD)特征参数提取技术、短时傅里叶变化(STFT)、小波变化特征参数提取技术、时频原子库提取以及变换域特征参数提取技术等．如文献[11]和[12]通过对STFT进行迭代，提出了一种基于L-Wigner-Ville 分布提取瞬时频率特征参数的新方法，该方法可以有效抑制交叉项，并具有良好的时频聚集性．文献[13]提出运用中心放射滤波器来抑制WVD 的交叉项，文献[14]则将傅立叶-贝塞尔展开式和WVD变换相结合，获得另外一种改进的WVD 算法，这些算法都能提取出更稳定的瞬时频率特征．文献[15]使用Wigner and Choi-Williams时频法实现了LFM、多项编码的正确识别．文献[16]对经典的短时傅立叶变换算法进行了研究与改进，提出了一种性能更加优异的自适应短时傅立叶变换算法．文献[17]和[18]使用小波变换以及小波变换结合范数熵、神经网络和时频分布技术分析了LFM、PSK和FSK等信号的脉内调制特征，提取基于范数熵的小波变换特征参数．随着科学技术的发展，分形理论、模糊函数理论以及高阶谱分析理论被大量应用于雷达辐射源信号特征提取算法中，如文献[19]在熵值特征的基础上，加入盒维数和信息维数进一步完善了复杂度特征．文献[20]利用双谱研究了辐射源信号特征，并结合相像系数提取出双谱相像系数特征，根据仿真实验分析表明该特征参数能取得高于STFT和WVD方法的识别准确率．针对有特定的雷达辐射源信号，利用脉内特征参数能够对雷达辐射源进行准确的识别，对其他新的调制样式如何提取未知雷达信号脉内特征参数是一个重要的研究方向．2)脉内无意调制特征．脉内无意调制特征是因雷达电路和器件的不同而附加在雷达信号上的某种特性(即指纹特征或个体特征)，是一部雷达特有的属性，可用于辐射源个体识别．因此，由于雷达辐射源信号脉内无意调制特征的提取技术的军事应用背景，国外对相关消息保密十分严格，目前仅能通过国外的部分相关军事杂志获得少量的单站无源定位系统应用试验报道．目前对脉内无意特征提取主要集中在包络及其参数(上升/下降时间、幅度、上升/下降角度等)、频率偏移、非线性效应等方面[2]．如文献[21]给出了提取信号时、频域特征以及信号分类方面的一些观点，并用上升/下降时间、上升/下降角度、倾斜时间等新参数对9个同类辐射源进行分选识别，实验结果表明这些特征组成的特征向量能获得比基本的载频、重频和脉宽三参数构成的特征向量有更好的识别效果．文献[22]采用雷达信号二次辐射特征参数与常规特征参数结合进行雷达辐射源信号的特定识别，取得了良好的效果．文献[23]指出放大器的无意调制是雷达射频特征的主要来源之一，并采用相空间微分方法，对放大器的非线性无意调制进行了分类研究，但其方法仅限于放大器激励信号相同且恒定的情况，而许多实际雷达系统中都存在功率控制．文献[24]则将图像处理领域的技术应用于脉内无意调制特征的提取，通过提取双谱投影图中的SIFT特征，实现雷达辐射源信号的唯一识别，并通过仿真验证了算法的优异性能．尽管对脉内无意调制特征的理论研究成果丰硕，仿真实验结果理想，但离实装化还有较大距离．1.3特征参数选择与评估特征参数选择与评估是指对通过数据挖掘手段获得的复杂雷达信号的特征参数进行性能评估，并根据评估结果选择合适的特征参数．当前可用于雷达辐射源信号分选、识别的特征参数多而杂，需要通过科学合理的方法对它们进行评估与优化处理．目前比较有效的特征参数选择方法有基于满意特征选择法、基于粗集理论的特征选择法和基于主成分分析的特征选择法[25-27]．上述3种方法都是通过单一的指标对特征参数进行评估，如利用满意度、冗余性、相关性等指标．由于当前的战场电磁环境具有复杂性、密集性和多变性等特点，仅利用单个指标对特征参数进行评估显然不够全面，基于多指标的评估方法势在必行．文献[28]首次提出的雷达信号脉内特征多目标评价方法，主要是基于特征提取算法的渐进时间复杂度、可分性和正确识别率在噪声水平下的稳定性，由决策者设定指标的权重而完成的评价．但该方法对复杂度、稳定性和权重设置等方面没有进行深入研究，为此文献[29]对特征提取算法复杂度进行了详细研究，文献[30]在原方法的基础上对稳定性进行了深入研究，文献[31]提出一种基于模糊物元分析法计算与标准模糊物元之间的欧式贴近度，对权重设置进行了研究，使得权重设置更加合理，评估结果更加可2第1期陈昌孝，等：雷达辐射源识别技术研究进展信．当前，对特征参数综合评估和选择尚处于起步阶段，还没有形成完整的理论体系．2分类识别技术研究现状分类识别是合理设计分类器完成一种从特征向量空间到决策空间的变换，按照一定的准则将特征向量划分到不同的类别中去，实现对雷达辐射源的识别[1]．雷达辐射源分类识别技术主要有基于单传感器的识别技术、基于多传感器的识别技术和其他识别技术．2.1基于单传感器的识别技术基于单传感器的识别主要是对单个侦查接收机所搜集到的数据，进行去噪、特征参数提取等处理后，设计合理的分类器进行识别．主要包括特征参数匹配方法、专家系统方法、神经网络方法以及支持向量机(SVM)方法等[3]．这些方法均存在各自的优缺点，如特征参数匹配方法原理简单，运算速度快，能够对雷达信号进行快速的分类识别，但该方法由于参数测量方法和噪声的影响，特征参数误差较大，容差设置困难，不能进行学习和拓展，且对数据库的信息完整性要求较高，对存在参数不全、畸变的辐射源信号正确识别率较低．专家系统方法虽然能够解决参数匹配法中对参数不全、畸变的雷达信号正确识别率低的问题，但是合理的专家经验的获得和建立合理的推理规则库都制约该方法的发展，而且随着雷达技术的不断发展，专家知识和推理规则将变得越来越丰富，系统也将变得更加复杂，导致其运行效率降低，无法保证识别的实时性[2-3]．随着人工智能技术的发展，神经网络被应用于雷达辐射源信号识别中．基于神经网络方法的雷达辐射源识别是通过情报部门获取雷达辐射源信号，然后经专家分析判断分类，将这些已知数据作为训练样本，采用神经网络进行学习，得到收敛后的网络，最后用这个网络对未知辐射源信号进行识别．目前应用于雷达辐射源识别的神经网络主要有文献[32]提出的粗集神经网络和文献[33]提出的矢量神经网络等．由于神经网络方法在理论上缺乏实质性进展，促使支持向量机成为机器学习领域新的研究热点，文献[34]首次将SVM 应用于雷达辐射源信号识别中，并证明其识别准确率要高于神经网络，文献[35]提出一种加权A V A-SVM，使得SVM能够用于多类分类．文献[36]提出一种模糊SVM(FSVM)，使得SVM对特征参数有更好的容错率，以得到更好的识别结果．文献[37]构建了基于多种核函数支持向量机的雷达辐射源分类器．通过在不同噪声环境下进行仿真实验，证明了支持向量机理论在雷达辐射源识别中的有效性．从当前的研究来看，基于支持向量机的雷达辐射源识别方法，不仅可以应用于雷达型号的识别，也能用于雷达个体的识别，并且与以往的识别方法相比有更高的正确识别率．除上述几种主要的识别方法外，还有文献[38]提出的基于云模型和矢量神经网络对雷达辐射源识别方法，文献[39]提出的多功能雷达句法识别技术，文献[40]提出的基于单个脉冲的雷达辐射源识别方法等，在此不一一例举．2.2基于多传感器的识别技术在以往的战场环境下，利用单传感器对雷达信号进行分选识别能获得较高的识别准确率．随着大量复杂体制雷达、新型电子战装备的应用，战场电磁环境越来越复杂，单传感器提供的信息具有不完整性和不确定性，给快速识别雷达信号带来了很大困难．基于分布式多传感器信息融合技术的雷达辐射源识别方法，采用证据融合理论综合处理多个传感器的测量参数，以提高获得信息的完整性和降低信息的不确定性，有效提高了识别结果的精度和可靠性，从而为电子信息战条件下的雷达辐射源识别提供了新的解决途径．目前对基于多传感器的研究主要集中在提取特征参数后的数据融合技术方面，有属性测度理论、灰度关联分析、DS证据理论等．如文献[41]提出一种基于属性测度的DS多传感器识别方法．文献[42]针对不同系统，基于不同方法得到基本可信度赋值函数(BPAF)，结合DS理论进行多传感器辐射源识别．文献[43]利用加性策略修正DS证据理论和灰关联分析方法计算出各个证据的基本概率赋值函数，解决了高冲突条件下获得结果与实际情况不符的问题．文献[44]在DS证据理论识别过程中引入模糊集理论，解决了证据理论中基本概率分配函数的获取问题，从而得到较高的正确识别率．文献[45]针对多传感器数据融合分类中，DS证据理论基本概率赋值难以解决的问题，提出了一种结合SVM与DS证据理论的信息融合改进方法，建立了SVM与DS 证据相结合的多传感器信息融合模型．基于多传感器的雷达辐射源识别方法研究大多集中在基于DS证据理论的数据融合方法，并根据雷达辐射源识别的特点进行概率赋值函数的研究上．这些方法都默认雷达辐射源唯一性已经确定，但在实际战场环境中，雷达辐射源的唯一性很难判定．3空军预警学院学报2014年3存在的问题和发展方向在现代战场电磁环境下，侦察接收机所处的信号环境越来越密集，信号调制样式越来越复杂．给雷达辐射源识别造成极大困难．3.1特征参数提取与选择雷达信号特征参数提取技术是雷达辐射源识别几大关键技术中研究时间最长、方法最多的一个，包含常规参数特征、脉内有意调制特征、脉内无意调制特征和脉间特征等．目前，特征参数种类杂而多，涉及领域广，而且通过仿真实验表明每种参数都能获得较好的识别准确率，但利用这些参数并不都能对雷达辐射源信号进行有效识别，而且在实际应用中并不需要如此之多的特征参数，所以如何提取最能表征雷达信号的特征参数或组合应用现有的特征参数对雷达辐射源进行有效识别是下一步要研究的课题之一．3.2特征参数评估当前用于雷达辐射源识别的参数较多，这些特征参数都具备对雷达辐射源信号进行分选、识别的功能，但性能优劣基本是通过识别的准确率来验证，尚未有一个统一标准对它们的性能进行综合评估．当前的战场电磁环境具有密集性、复杂性和多变性等特点，应用需求也呈现出多元化、动态化的特点，当前的特征参数评估方法并不能适应战场需求，为此需要建立完备的评估体系，既要对现有特征参数进行综合评估以健全特征参数库，供识别时随时调取，又要对新提取的特征参数进行实时评估，以便尽可能快速的对辐射源进行实时识别．3.3分类识别技术从基于单传感器的识别技术看，支持向量机技术已成为分类识别的主流技术，但还有一些问题亟需解决，如何选择核函数以及如何度量处理后的参数是SVM处理特征参数的关键．与一般分类方法相比，SVM算法较为复杂，当样本规模较大时，对样本集训练所耗时间过长，以及在多分类问题中，分类器的反应速度较慢，这些使得SVM在工程应用中难以推广，但可以通过设计快速算法、优化分类器结构以及提高处理器的处理速度等得到一定程度的解决．而基于多传感器的识别技术，其研究才刚刚起步，是雷达辐射源识别技术的一个全新领域，也是解决当前复杂电磁环境下对雷达辐射源识别难问题的有效途径，数据融合技术为其发展注入了活力．目前用于多传感器的识别技术的DS证据理论等，在多传感器雷达辐射源识别中得到了广泛的应用，但也存在着基本概率赋值难以解决、处理高度冲突的证据信息时获得完全相反的结论等问题，这使得对DS证据理论推广变得困难．因此，研究更适合DS证据理论的基本概率赋值算法、改进高冲突证据信息是证据理论应用需要重点研究的方向之一．4结束语雷达辐射源识别技术经过多年的发展已经取得了一系列令人瞩目的成果，其所涉及的研究领域也越来越广，但目前战场电磁环境越来越复杂，雷达信号也呈现多样化、复杂化的趋势，这给雷达辐射源识别技术提出了更高的要求，本文综述了雷达辐射源识别技术，指出了亟需解决的问题，为进一步研究打下了基础．参考文献：[1]李合生,韩宇,蔡英武,等.雷达信号分选关键技术研究综述[J].系统工程与电子技术,2005,27(12):2035-2040.[2]陈晟,姜秋喜,潘继飞.基于脉问指纹特征的雷达个体识别可行性分析[J].电子信息对抗技术,2012,27(3):6-9.[3]何明浩.雷达对抗信息处理[M].北京:清华大学出版社,2010:55-60.[4]赵国庆.雷达对抗原理[M].2版.西安:西安电子科技大学出版社,2010:87-107.[5]WILEY 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雷达辐射源识别技术综述I. 前言- 研究背景和意义- 国内外研究现状- 本文的研究目的和意义II. 雷达辐射源的特点和分类- 雷达辐射源的特点和几何结构特征- 雷达辐射源的分类和常见类型III. 雷达辐射源识别技术- 基于信号处理的雷达辐射源识别技术- 基于机器学习的雷达辐射源识别技术- 其他雷达辐射源识别技术综述IV. 实验研究和应用案例- 实验研究设计- 实验数据处理及结果分析- 应用案例综述V. 总结与展望- 本文的主要研究成果和创新点- 研究中存在的问题和不足- 展望未来雷达辐射源识别技术的发展方向和挑战VI. 参考文献- 参考文献列表I. 前言随着雷达技术的不断发展，雷达的运用范围也越来越广泛。
其中一项重要的应用是用于辐射源的识别与定位。
雷达辐射源识别技术是指通过对辐射源作用下的反射波进行分析，从中提取特征并进行识别分类的技术。
利用这项技术可以实现对未知雷达辐射源的识别和跟踪，对实现雷达情报收集和战术联合作战等方面具有重要意义。
本章将从研究背景与意义、国内外研究现状以及本文的研究目的与意义三个方面对雷达辐射源识别技术进行综述。
1. 研究背景与意义随着雷达技术的不断更新换代，雷达设备在现代化武器装备中的地位日益重要。
在现代化战争中，信息化与网络化已成为主要特征，雷达在情报收集、空中监视、火力打击和战场指挥等方面起着至关重要的作用。
为了实现雷达辐射源的定位和识别，需要一种精确、快速、稳定和准确的方法来进行信号处理和识别分类。
2. 国内外研究现状在国内外，雷达辐射源识别技术已经成为了一个热门的研究领域。
在国内，相关研究主要集中在刻画雷达辐射源特征、优化系统算法和提高系统检测精度等方面。
同时，国内也在尝试将人工智能技术引入到雷达辐射源识别技术中，从而提高系统的自动化程度和处理效率。
在国外，相应的研究主要集中在选取合适的特征向量、基于机器学习的辐射源分类方法和非线性信号处理等方面。
目前，相关技术的研究和应用还存在不少的问题和挑战，例如信噪比低、目标形状复杂和干扰情况复杂等。
面对这些挑战，我们需要更加深入地研究和理解雷达辐射源识别技术，探索新的算法和方法，以提高系统的性能和可靠性。
3. 本文的研究目的与意义本文旨在对雷达辐射源识别技术进行全面综述，包括雷达辐射源特点与分类、雷达辐射源识别技术、实验研究与应用案例以及未来的发展方向。
通过对国内外研究进展的综述和分析，将系统地介绍雷达辐射源识别技术的基本概念、方法和应用实例，为该领域的进一步发展和应用提供参考。
同时，对于相关领域的研究人员、工程技术人员和相关军事人员也将提供有价值的参考信息。
II. 雷达辐射源的特征与分类雷达辐射源是指产生或发射雷达信号的任意物体或装置，通过对接收到的雷达信号进行处理分析，就能对其进行识别和跟踪。
雷达辐射源有着多种多样的特征，可以通过特征的提取和分析来实现对其分类和识别。
本节将对雷达辐射源的特征和分类进行详细介绍。
1. 雷达辐射源的特征分类根据雷达辐射源产生的信号特性和目标形状，雷达辐射源可以分为以下几类：(1) 窄带辐射源：产生的信号占用频谱较窄，波形恒定，且带通内功率分布连续。
如调频、调相及强度调制的连续波信号；(2) 宽带辐射源：产生的信号占用频谱较宽，波形变化复杂，且带通内功率分布不连续。
如雷达脉冲信号和跳频信号等；(3) 多普勒辐射源：由于目标自身的运动或辐射源的运动，信号会发生多普勒频移，通过对不同多普勒频率上信号的分析，可以判断目标的运动状态和辐射源的性质；(4) 辐射源目标特性：辐射源的目标特性也是判断其性质的重要特征，包括目标形状、大小、材质、方向性等特性。
2. 雷达辐射源的分类方法雷达辐射源的分类方法主要包括以下几种：(1) 基于特征提取的分类方法：该方法通过分析辐射源特征、信号频谱、时域波形和功率分布等特征，将辐射源分为若干类别。
这种方法可以减小特征向量的维度，加速分类器的训练和执行速度；(2) 基于模式识别的分类方法：该方法通过对计算机模式地址存储器中已知的辐射源类别进行训练，建立辐射源模式库，并将未知样本的模式与模式库中已知类别的模式进行比较，实现分类识别；(3) 基于神经网络的分类方法：该方法通过将辐射源信号输入到神经网络的输入层，通过多层神经元的映射和非线性处理，最终得到分类结果；(4) 基于统计规律的分类方法：该方法通过统计学方法建立起相关的概率模型，选取合适的特征向量，将样本的概率比较大小来判断其类别。
总之，雷达辐射源的分类方法有多种多样，需要根据实际应用进行选择和优化，以实现更好的分类效果。
III. 雷达辐射源识别技术雷达辐射源识别技术是指通过对接收到的雷达信号进行处理分析，从中提取特征并进行识别分类的技术。
当前的雷达辐射源识别技术主要分为两类：传统的基于信号特征的分类方法和基于机器学习的分类方法。
这些方法的主要特点和优缺点如下：1. 基于信号特征的分类方法基于信号特征的分类方法主要利用雷达辐射源信号的特征进行分类，通常使用的特征包括时间域波形、频域谱密度、脉冲重复频率等，其流程如下：(1) 数据采集：使用合适的雷达设备对目标信号进行采集，并将采集到的数据进行预处理，如滤波、去噪等；(2) 特征提取：对采集到的数据进行特征的提取，通常采用经验公式、小波分析、时频分析等方法，将数据表示为一组特征向量；(3) 分类器设计：基于提取到的特征向量，设计分类器进行分类，常用的分类器有支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等；(4) 识别和跟踪：对分类结果进行评估和调整，实现对目标的识别和跟踪。
2. 基于机器学习的分类方法基于机器学习的分类方法主要利用大量已知的数据样本进行训练和学习，自动选择和生成分类器，通常包括以下步骤：(1) 数据采集和标注：使用雷达设备对不同目标进行采集，并对采集到的数据进行人工标注；(2) 特征提取和选择：提取合适的特征向量，并通过特征选择选取最具区分度的特征；(3) 分类器训练：基于已知的样本数据，利用机器学习方法训练分类器模型，通常采用神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等算法；(4) 识别和跟踪：应用已训练的分类器对未知数据进行分类，实现对目标的识别和跟踪。
总之，基于信号特征和基于机器学习的雷达辐射源识别技术各有特点，需要根据实际问题和应用场景进行选择和优化。
IV. 实验研究和应用案例雷达辐射源识别技术在实际工程和军事应用中具有广泛的应用前景。
在实验研究方面，国内外研究人员在不同领域和场合开展了大量的实验研究，验证了不同的雷达辐射源识别方法和算法的有效性和优劣性。
在应用案例方面，雷达辐射源识别技术被广泛地应用于军事情报收集、电子对抗、雷达战术联合作战和雷达干扰等方面，实现了重要的应用效果。
V. 未来的发展方向由于雷达辐射源识别技术的复杂性和多样性，在实际应用中仍然存在许多问题和挑战。
未来，需要进一步加强对雷达辐射源识别技术的研究，包括以下方面：(1) 增强多种特征提取方法的有效性和可靠性，探索基于深度学习模型的特征提取方法；(2) 加强基于机器学习的分类方法，尤其是强化监督学习和无监督学习的融合方法，在保持分类精度的同时提高系统的泛化(3) 发展针对不同噪声环境和复杂情况的自适应、自校正和鲁棒性更强的分类方法；(4) 探索基于雷达前端硬件优化和高效算法优化的系统集成方法，实现更快速、稳定和可靠的辐射源识别系统。
总之，未来的雷达辐射源识别技术研究将面临更高的要求和更多的挑战，但也将给我们带来更广阔的应用空间和发展前景。
III. 雷达辐射源识别技术雷达辐射源识别技术是指通过对接收到的雷达信号进行处理分析，从中提取特征并进行识别分类的技术。
当前的雷达辐射源识别技术主要分为两类：传统的基于信号特征的分类方法和基于机器学习的分类方法。
这些方法的主要特点和优缺点如下：1. 基于信号特征的分类方法基于信号特征的分类方法主要利用雷达辐射源信号的特征进行分类，通常使用的特征包括时间域波形、频域谱密度、脉冲重复频率等，其流程如下：(1) 数据采集：使用合适的雷达设备对目标信号进行采集，并将采集到的数据进行预处理，如滤波、去噪等；(2) 特征提取：对采集到的数据进行特征的提取，通常采用经验公式、小波分析、时频分析等方法，将数据表示为一组特征(3) 分类器设计：基于提取到的特征向量，设计分类器进行分类，常用的分类器有支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等；(4) 识别和跟踪：对分类结果进行评估和调整，实现对目标的识别和跟踪。
基于信号特征的分类方法优点是算法简单，运算速度快，对硬件要求低，但是它的缺点是只能对相似性较高的信号进行分类，对于噪声影响较大的场合效果较差。
2. 基于机器学习的分类方法基于机器学习的分类方法主要利用大量已知的数据样本进行训练和学习，自动选择和生成分类器，通常包括以下步骤：(1) 数据采集和标注：使用雷达设备对不同目标进行采集，并对采集到的数据进行人工标注；(2) 特征提取和选择：提取合适的特征向量，并通过特征选择选取最具区分度的特征；(3) 分类器训练：基于已知的样本数据，利用机器学习方法训练分类器模型，通常采用神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等算法；(4) 识别和跟踪：应用已训练的分类器对未知数据进行分类，实现对目标的识别和跟踪。
基于机器学习的分类方法的优点是对于噪声较大的场合效果更好，可以对信号进行更精细和全面的分类，但是它的缺点是需要大量的样本数据进行训练，算法复杂，对于硬件要求更高。
3. 特征融合的方法特征融合的方法是将基于信号特征的分类方法和基于机器学习的分类方法结合在一起，充分利用两者的优点，通过多种特征的融合实现更好的分类效果。
特征融合的方法将多种特征向量进行融合，在此基础上选择合适的分类模型进行分类分析。
特征融合的方法有助于提高分类的准确率和鲁棒性，但是也需要更多的计算和存储资源，并且需要更高的算法和系统集成技术。
总之，雷达辐射源识别技术的优缺点各有所长，需要根据实际应用和问题进行选择和优化。
IV. 实验研究和应用案例雷达辐射源识别技术在实际工程和军事应用中具有广泛的应用前景。
在实验研究方面，国内外研究人员在不同领域和场合开展了大量的实验研究，验证了不同的雷达辐射源识别方法和算法的有效性和优劣性。
在应用案例方面，雷达辐射源识别技术被广泛地应用于军事情报收集、电子对抗、雷达战术联合作战和雷达干扰等方面，实现了重要的应用效果。
V. 未来的发展方向由于雷达辐射源识别技术的复杂性和多样性，在实际应用中仍然存在许多问题和挑战。
未来，需要进一步加强对雷达辐射源识别技术的研究，包括以下方面：(1) 增强多种特征提取方法的有效性和可靠性，探索基于深度学习模型的特征提取方法；(2) 加强基于机器学习的分类方法，尤其是强化监督学习和无监督学习的融合方法，在保持分类精度的同时提高系统的泛化能力；(3) 发展针对不同噪声环境和复杂情况的自适应、自校正和鲁棒性更强的分类方法；(4) 探索基于雷达前端硬件优化和高效算法优化的系统集成方法，实现更快速、稳定和可靠的辐射源识别系统。