基于多維特征處理的雷達信號分選研究.pdf

1、雷達輻射源信號分選是電子對抗中的關鍵處理過程，也是信號處理研究中的熱點和難點問題。在現(xiàn)代電子戰(zhàn)爭中，各種新體制和復雜體制雷達不斷投入使用，使得電磁環(huán)境更加復雜，也給雷達輻射源信號分選識別研究帶來更多挑戰(zhàn)。
　　在分析現(xiàn)代輻射源信號分選識別研究現(xiàn)狀的基礎上，本文討論了分選識別的一般過程，為信號的特征提取、特征選擇和分類奠定了基礎。針對4種常見的雷達信號，分別從時域、頻域、雙譜域和小波域提取了多種特征并加以分析，仿真實驗給出了各種特征

2、參數(shù)在不同的信噪比(SNR)下的關系曲線，據此可以定性地判斷各個特征的可區(qū)分性。為了提高分選效率，本文采用基于主成分分析、灰色關聯(lián)度和不確定度的方法，對信號特征進行篩選，以便選擇出包含分類信息最多的特征因子，然后采用支持向量機(SVM)方法對分選之后的特征向量進行分類檢測，仿真結果表明這種分類方法對雷達信號有較好的分類效果，同時特征選擇方法可以在保證分選率的前提下縮短分類器的運行時間，提高分類識別效率。此外，本文引入了在圖像處理中經常使

3、用的證據 C均值算法，來求解不同特征對于各個信號的隸屬概率和模糊概率，并以此作為類別判決的依據。仿真結果表明，證據 C均值算法能夠準確地對不同特征的隸屬概率做出判斷，根據隸屬概率，可以實現(xiàn)對信號分類的目的。為了進一步驗證證據 C均值算法在不同信噪比下的分類效果，仿真實驗給出了頻域偏度特征在兩種信噪比下的隸屬概率和模糊概率。最后，本文從信號的時頻分布角度出發(fā)，比較了信號的短時傅里葉變換、WVD變換和SM變換，根據分辨率性能和有無交叉項的原