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雷达信号特征提取及分类算法研究随着科技的不断发展，雷达信号在军事、民用等领域得到了广泛应用。
雷达信号具有广阔的应用前景，但是由于其具有一定的复杂性，因此对雷达信号的特征提取及分类算法的研究备受重视。
本文将从以下几个方面对雷达信号的特征提取及分类算法进行探讨。
一、雷达信号特征提取雷达信号的特征提取是雷达信号处理中的重要步骤，通过对雷达信号进行特征提取可以实现雷达信号的识别、定位等目的。
目前，可供选择的雷达信号特征有很多种，常用的有功率谱密度、离散傅里叶变换等。
功率谱密度是一种常用的雷达信号特征，其计算方法简单，能够反映出信号的频率和能量分布。
利用功率谱密度特征可以区分不同类型的雷达目标，例如舰船、机动车等等。
离散傅里叶变换（DFT）是一种利用频谱分析方法对雷达信号进行特征提取的方法。
它可以将时间域信号转换为频域信号，从而得到显著的频谱特征。
DFT能够反映出雷达信号的频率分布情况和脉冲宽度等特征，因此在雷达信号分类中也具有广泛的应用。
除此之外，目前还有一些新型的特征提取方法出现，例如小波变换、矩法等，这些方法正在不断地发展和完善。
二、雷达信号分类算法在对雷达信号进行特征提取之后，如何对雷达信号进行分类也是一个重要的问题。
当前常见的雷达信号分类算法主要分为以下几种：支持向量机（SVM）算法是近年来广泛应用的一种分类算法，该算法具有较高的分类准确率和较小的计算量。
通过训练样本向量和目标向量的构造，模拟出不同的分类面，从而实现分类的目的。
模糊C均值聚类算法（FCM）算法是一种基于聚类的分类方法。
该算法通过计算隶属度矩阵来实现分类，具有较小的计算量和较好的聚类效果。
朴素贝叶斯分类算法（NBC）是一种基于贝叶斯规则的概率分类方法。
该算法假设各个特征之间不存在关联性，计算样本在各个类别下的概率，从而对样本进行分类。
这些算法各有特点，可以根据具体的应用场景和分类需求来选择合适的算法。
三、雷达信号分类应用作为一种高精度、高可靠的探测手段，雷达信号广泛应用于军事、民用等领域。
基于FRFT的非线性FM信号检测的开题报告一、选题背景及意义在现代通信中，频谱利用率是极为宝贵的。
然而，在信道传输的过程中，随着信号传输的距离增加和相互干扰等因素的影响，信号会发生相位失真、频谱扩散等问题，从而导致信号的质量下降，频谱利用率降低。
因此，对于不同形式的信号，如何实现准确的检测和恢复是非常重要的。
非线性频率调制（Nonlinear Frequency Modulation，NLFM）是一种非常常见的调制方式，在许多应用领域都得到了广泛应用。
例如，雷达和通信中的脉冲压缩等技术都需要掌握非线性频率调制信号的检测和恢复技术。
而傅里叶时频变换（Fractional Fourier Transform，FRFT）则是一种很好的数学工具，可用于非线性频率调制信号的分析和处理。
因此，本课题旨在基于FRFT的非线性FM信号检测，探究利用FRFT分析和处理非线性FM信号的方法，提高信号质量和频谱利用率，并为雷达、通信等领域的应用提供技术支持。
二、研究内容与方法本课题的主要研究内容是基于FRFT的非线性FM信号检测。
具体来说，研究内容包括以下几个方面：1. 研究非线性频率调制信号的基本原理和特点，深入理解其在通信和雷达中的应用2. 学习FRFT的理论原理和特点，探究其在非线性频率调制信号中的应用3. 设计实验，通过仿真的方法验证FRFT在非线性FM信号检测中的有效性和优越性，比较与其他方法的差异4. 分析实验结果，探究FRFT在非线性FM信号检测中的局限性和发展方向本课题的研究方法主要包括文献调研、理论分析和仿真实验。
三、预期研究成果通过本课题的研究，预期可以实现以下几个方面的成果：1. 对非线性频率调制信号的原理和特点有深入的理解，对FRFT的应用和优点有更为全面的认识2. 结合具体实例，掌握非线性FM信号检测的方法和技术，实现信号质量的提升和频谱利用率的提高3. 通过仿真实验，验证FRFT在非线性FM信号检测中的有效性和优越性，进一步揭示其优点和局限性4. 提出改进和发展方向，为非线性FM信号检测的实际应用提供技术支持四、进度安排本课题的研究计划预计为期一年，具体进度安排如下：第一阶段（1-2月）：学习非线性频率调制信号的基本原理和特点，熟悉FRFT的基本概念和理论第二阶段（3-4月）：探究FRFT在非线性频率调制信号中的应用方法和优点，设计实验并进行仿真实验第三阶段（5-6月）：分析实验结果，对比FRFT和其他方法的差异，考虑其局限性和发展方向第四阶段（7-8月）：撰写研究报告，汇总实验数据和分析结果，撰写论文第五阶段（9-11月）：论文修改和整理，进行答辩准备，提交终审论文第六阶段（12月）：答辩并进行展示和交流，总结研究成果，并对未来研究提出建议和展望。
浅谈雷达辐射信号分类识别与特征提取作者：李梓瑞来源：《科技传播》2017年第03期摘要为了研究雷达信号提取和分类识别问题，军事自动化控制和指挥系统的强烈需求是雷达辐射源的有效分类识别。
在现代雷达体制下，针对复杂信号的低截获特性，提出了一种新的分类识别方法，以提高雷达辐射源信号的个体识别率。
信号脉冲无意调制特征的信号各频带能量可以由小波包变换提取反应，通过泛化能力和学习能力都很强的混合核函数支持向量机进行分类识别并进行仿真。
仿真结果证明，这样做有利于提高识别效率，证明其方法的有效性和可行性，且性能优于传统方法。
关键词雷达辐射信号；小波包；混合核函数；雷达辐射源；分类识别中图分类号 TN95 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）180-0028-02雷达最初是军事侦察的一种遥测系统，用于目标的检测、定位与测距。
随着雷达技术的发展，它已广泛应用于生产生活的各个方面，尽管如此，如何从雷达提供的数据中识别所检测的目标一直没有解决。
在复杂多变的现代电子战对抗环境下，雷达辐射源信号识别不仅可以用于电子侦察，还可以作为判断敌方武器威胁的依据，在雷达对抗过程乃至整个电子战中都做出了巨大贡献。
随着时代的发展，现代社会对于信号识别方法的要求越来越高，顺应时代发展与社会需求，研究并探讨脉内无意调制UMOP的特征，探索理恰当的信号识别方法。
现代战争中，雷达是取得军事优势的重要装备。
雷达侦察作为雷达对抗的主要内容之一，在掌握敌方雷达类型、功能，甚至获知敌方兵种和武器部署中已成为各级指挥员的“眼睛”和“耳朵”。
雷达辐射源信号的识别在雷达侦察信号处理系统中是最重要、最关键的环节。
因此，现阶段衡量雷达对抗设备主要技术水平的重要标志就是识别雷达辐射源信号水平的高低。
随着雷达的广泛应用和雷达电子对抗激烈程度的不断加剧，在高密度、高复杂波形、宽频谱捷变的雷达信号环境中，传统的雷达辐射源信号识别方法已无法满足现代社会的需要。
雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法王占领;张登福;王世强【摘要】现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。
针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与 Hu-不变矩特征集进行对比实验。
仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于 CW、LFM和 NLFM信号的平均识别率均达90%以上。
%New Problems such as redundancy bispectrums,cross-items and possess too high feature dimen-sion still arise though the existing methodes of bispectrum feature extraction can meet the needs of signal classification and recognition at present.A new bispectrum cascade feature extraction method is proposed. Firstly,the bispectrum is converted to gray image,and the amplitude of bispectrum is denoted by gray val-ue.Secondly,the bispectrum cascade feature is extracted based on image processing technique.The gray level co-occurrence matrix (GLCM)cascade feature can specify the bispectrum image texture information of radar emitter signal.Finally,the comparative experiment is made.The result shows that the GLCM features are superior to Hu-invariant moment features greatly in the aspect of performing radar signal clas-sification and recognition.【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】5页(P48-52)【关键词】高阶谱分析;双谱;雷达辐射源信号;特征提取;灰度共生矩阵【作者】王占领;张登福;王世强【作者单位】空军工程大学航空航天工程学院，陕西西安 710038;空军工程大学航空航天工程学院，陕西西安 710038;空军工程大学航空航天工程学院，陕西西安 710038; 93986部队，新疆和田，848000【正文语种】中文【中图分类】TN974高阶谱分析方法可以保留信号的幅度和相位信息,能够抑制高斯有色噪声对非高斯信号的影响,且能抑制非高斯有色噪声影响,因此,在辐射源信号的识别分选等方面受到广泛关注[1]。
现代雷达辐射源信号特点分析与研究【摘要】本文主要对现代雷达辐射源信号的特点进行了深入分析与研究。
在简要介绍了现代雷达辐射源信号特点研究的概况。
在分别从信号频谱、功率分布、调制方式、极化特性和波形特性几个方面进行了详细分析。
通过对这些信号特点的研究，可以更好地理解和识别雷达辐射源信号，为雷达信号处理和对抗提供理论基础和技术支持。
最后在对本文所述的现代雷达辐射源信号特点进行了总结与归纳。
通过本文的研究，可以更好地掌握现代雷达辐射源信号的特点，并为相关领域的研究和应用提供参考和指导。
【关键词】关键词：现代雷达、辐射源、信号特点、频谱分析、功率分布分析、调制方式分析、极化特性分析、波形特性分析、研究总结。
1. 引言1.1 现代雷达辐射源信号特点分析与研究概述现代雷达技术已经广泛应用于军事监视、天气预报、空中交通管制等领域，其中雷达辐射源信号作为雷达系统的核心部分，其特点和性能对整个雷达系统的性能至关重要。
对现代雷达辐射源信号的特点进行深入分析和研究具有重要意义。
现代雷达辐射源信号具有多种特点，包括频谱特性、功率分布、调制方式、极化特性和波形特性等。
通过对这些特点的分析，可以更好地了解雷达辐射源信号的性能和特性，为雷达系统的设计与优化提供重要参考。
在本文的结尾，将对现代雷达辐射源信号的特点进行总结，指出其在雷达系统中的重要作用和应用前景，为进一步的研究提供指导和参考。
通过深入分析和研究现代雷达辐射源信号的特点，可以为雷达技术的进步和应用提供有力支撑，推动雷达技术的发展与创新。
2. 正文2.1 现代雷达辐射源信号频谱分析现代雷达辐射源信号频谱分析是雷达信号处理中的重要环节，可以帮助我们深入了解信号的特点和结构。
雷达辐射源信号的频谱分析可以根据信号的频率成分、信号的功率分布、信号的调制方式等方面展开研究。
现代雷达辐射源信号的频谱分析可以通过傅里叶变换等数学方法来实现。
通过对信号进行频谱分析，可以得到信号在频率域上的特性，如频率成分的分布、频率带宽等参数。
一种导航雷达辐射源细微特征提取方法
蓝天亮;茅玉龙;杨明远
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2024(46)10
【摘要】针对常规方法对导航雷达辐射源识别正确率低的问题,通过分析研究导航雷达的信号时频特点和无意调制特性,重点关注脉冲信号的瞬时频率,特别是脉冲上升沿和下降沿处,对瞬时频率的变化率取一系列采样点组成向量作为特征,使用支持向量机做分类,基于仿真数据的实验表明,以脉冲前后沿的频率变化为特征比以整个脉冲的频率变化为特征更能区分不同的雷达辐射源信号,不仅提高了识别正确率,而且降低了计算量,该方法在单载频信号、线性调频信号和二相编码信号中获得了令人满意的结果。
使用实际采集数据验证,在信噪比为20dB时,识别正确率在90%以上。
【总页数】5页(P147-151)
【作者】蓝天亮;茅玉龙;杨明远
【作者单位】中国船舶集团有限公司第七二四研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN971
【相关文献】
1.一种新颖的通信辐射源个体细微特征提取方法
2.复杂电磁环境下通信辐射源个体细微特征提取方法
3.一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取方法
4.一种卫星通信终端辐射源细微特征提取方法
5.一种雷达辐射源双谱二次特征提取方法
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基于FRFT的雷达辐射源信号特征分析及提取关欣;朱杭平;张玉虎【摘要】As parameters from radar emitter signal are of seriously interleaved,the analysis and extraction of radar emitter signal feature based on fractional Fourier transform(FRFT)was proposed.A new feature-signal vergence was proposed based on analysis of radar emitter signal feature in fractional Fourier transform,and meanwhile,the resemblance coefficient was introduced into signal feature analysis.The changing curve was drawn through calculating the vergence and resemblance coefficient in FRFT and extracts fractional order and peak value of the changing curve.And then,the resemblance coefficient was extracted in k-th power spectrum further,which constructs a new feature sorting vector.Simulation results proved that the proposed feature vec-tor was more separable.%针对用于分选的雷达辐射源信号参数空间严重交错的问题,提出了基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的雷达辐射源信号特征分析与提取方法.该方法提出特征定义——信号聚散度,同时将相像系数引入信号特征的提取中.通过计算不同阶 FRFT中的聚散度和相像系数得到相应的变化曲线,提取曲线峰值对应的阶数值和峰度,并进一步提取信号做k次方谱的相像系数,以此构造新的分选特征向量.通过仿真实验验证了新特征向量具有更好的可分性.【期刊名称】《探测与控制学报》【年(卷),期】2018(040)002【总页数】6页(P71-76)【关键词】分数阶傅里叶变换;特征分析;聚散度;相像系数【作者】关欣;朱杭平;张玉虎【作者单位】海军航空工程学院,山东烟台264001;海军航空工程学院,山东烟台264001;海军航空工程学院,山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TN9740 引言随着现代雷达技术的快速发展，各式新体制的雷达应用不同的战场空间，同一时间同一地点的辐射源信号密集交错，调制形式灵活多样，由基本参数所描述的特征空间边界严重交错，这使得基于传统基本参数分选的性能大大下降。
一种有效减少特征空间交错的方法就是引入新的雷达辐射源信号分选的特征向量。
近些年来，诸如模糊函数[1]，双谱特征[2-3]以及时频原子分解[4-6]的方法都广泛应用于雷达辐射源信号特征向量的提取中。
鉴于分数阶傅里叶变换较传统傅里叶变化具有更好的时频分布特性，为解决特征空间交错的问题，本文基于FRFT的理论，提出新的雷达辐射源信号特征定义，通过分析计算不同阶FRFT中的聚散度和相像系数得到相应的变化曲线，提取曲线峰值对应的阶数值和峰度，并进一步提取信号做k次方谱的相像系数。
1 分数阶傅里叶变换1.1 基本原理分数阶傅里叶变换(FRFT)是近年来引起广泛关注的一种信号处理工具，作为传统傅里叶变换的广义形式，FRFT可以看作是信号在时域-频域平面上表示后坐标轴围绕原点逆时针旋转任意角度后形成的表示方法。
FRFT的基本定义为：定义在t域上的函数x(t)的p阶分数阶傅里叶变换是一个线性积分运算，即Xp(u)=Fp[x(t)](u)=x(t)Kp(u,t)dt(1)式中，为旋转角，即变换域和时域的夹角，其中p为阶数；Kp(u,t)为FRFT变换的核函数，具体定义如式(2)。
Kp(u,t)=(2)FRFT与传统傅里叶变换有着相当紧密的联系，同时又具有传统傅里叶变换不具备的优势，对信号的处理更灵活。
传统傅里叶变换即是时频平面旋转π/2后的表示，得到的仅仅是信号整体的频谱特征，没有对信号频率随时间的变化进行细致描绘，因此仅适用于处理平稳的随机信号；而信号在FRFT域上表示，同时包含了信号的时域信息和频域信息，应用范围更广，前景更好。
1.2 快速计算关于FRFT的计算方法，最经典的当属Ozaktas提出的分解型算法[9]，该算法的基本思想是把连续复杂的FRFT积分变换逐步分解成几个简单的计算过程，然后再通过离散化达到离散的卷积表达式，最后通过FFT计算最终的FRFT。
α≠nπ时，FRFT定义式可以改写为如下形式：(3)FRFT可分解为如下四个步骤，如图1所示。
图1 FRFT计算分解步骤Fig.1 FRFT computational steps其中，每个分解计算步骤都需要进行相应的离散化操作，最终通过FFT计算即可得到FRFT变换的结果。
2 信号特征分析及提取方法以CW、LFM、QPSK信号为例，分别画出其阶数为0.6，0.8，1，1.2，1.4时的FRFT图，如图2所示。
(a)CW信号(b)LFM信号(c)QPSK信号图2 信号不同阶FRFT图Fig.2 Signal’ FRFT从图2中可以看出，同一信号的不同阶FRFT是不同的，直观体现在其聚散程度上，因此，本文通过自定义的信号聚散度来描绘这种特征，同时利用相像系数来表征体现不同信号频谱的差异程度。
2.1 参数定义定义一：信号聚散度从统计学中对偏度以及峰度的定义得到启发，本文定义新的特征量——信号聚散度如下：(4)式中，Pvc(i)为雷达辐射源信号归一化的幅值，其具体定义为：(5)式中，P(i)为实际幅值。
以上述的CW，QPSK信号为例，阶数不同时其聚散度(数据均归一化)如表1所示。
表1 不同信号的聚散度Tab.1 Different signals’ vergence阶数CW聚散度LFM聚散度QPSK聚散度0.6-0.5250-0.6148-0.20730.8-0.2014-0.3368-0.13111.0-0.85700.10448.59681.2-0.20140.0388-0.32941.4-0.5250-0.4244-0.4086从图3中可以看出，三种不同的信号的聚散度随着FRFT的阶数变化其变化的趋势程度上是有所不同的，因此可以将基于同一信号的聚散度随着FRFT的阶数变化的特征可以作为一个稳定的特征向量。
图3 不同信号聚散度变化曲线Fig.3 Curve of different signals’ vergence定义二：信号k次方谱的相像系数信号的k次方谱即信号k次方后的频谱，k次方谱可以进一步反映调制信号在频谱上的细微分布特性。
相像系数是对不同信号之间相似程度的一种度量，定义如下：两个一维离散序列S1(i)和S2(i),定义系数：(6)为序列S1(i)和S2(i)的相像系数。
雷达辐射源信号脉冲序列包含许多脉冲，若逐一计算所有脉冲频谱相互之间的相像系数，计算量非常大，因此应该选取几个自身特征明显的信号作为参照信号，分别计算脉冲序列和它们之间的相像系数，这样可以大大减少计算量。
本文仅选取了矩形信号作为参照信号。
矩形信号：(7)所谓信号k次方谱的相像系数即对信号k次方谱在不同阶FRFT下，与矩形信号计算相像系数，反映其与矩形信号的相像程度。
2.2 参数分析过程步骤1：提取雷达辐射源信号脉冲序列的脉冲，进行相应的预处理，包括带宽和能量的归一化；步骤2：对接收的信号进行不同阶数的傅里叶变换；步骤3：计算信号在不同阶傅里叶变换下的聚散度；步骤4：比较确定聚散度的最终提取参数；步骤5：计算信号不同阶分数阶傅里叶变换下的1次相像系数；步骤6：进一步计算信号不同阶分数阶傅里叶变换下的k次相像系数；步骤7：比较确定相像系数的最终提取参数；步骤8：综合确定最终提取的参数及参数提取步骤。
具体流程图如图4所示。
图4 分析流程图Fig.4 Flow chart of analysis3 仿真验证分析3.1 仿真条件硬件：计算机，内存4G。
软件：Windows操作系统Matlab2016。
3.2 仿真实验为全面体现雷达辐射源信号的脉内特征情况，本文选取以下七种常见的典型雷达辐射源信号作为分析对象进行仿真分析：1)连续波信号(CW)；2)线性调频信号(LFM)和非线性调频信号(NLFM)；3)频率编码信号(FSK)，采用巴克编码方式；4)相位编码信号，包括二相编码信号(BPSK)，四相编码信号(QPSK)以及八相编码信号(8PSK)，均采用弗兰克编码方式。
文献[12]中通过FRFT搜索得到包络曲线函数，提取该函数峰值对应的阶数值、峰值大小以及包络曲线的峰度作为雷达辐射源信号新的特征向量。
基于上述七种典型雷达辐射源信号，本文对文献[12]中的特征提取方法进行仿真实验，得到结果如图4所示。
图5 典型雷达辐射源信号α域包络曲线图Fig.5 Curve of typical signals’ FRFT modular从图5中可以看出，不同类型的信号α域包络曲线出现峰值的FRFT的阶数是有所差别的，但图中也表明，这种差别并不是很大，例如，不同类型的相位编码信号，峰值基本都出现在阶数等于1上，尽管峰值的大小不一样，但峰值的大小与辐射源信号的脉宽有一定的联系，因此峰值的大小并不能作为一个稳定准确的分选特征向量。
按照文献[12]特征提取自动分类，提取峰值对应阶数可以轻易分选出LFM、NLFM，同时再对峰度进行计算提取，即可以对BPSK以及FSK信号进行分类，但根据图6中显示，CW、QPSK和8PSK信号曲线几乎完全重合，无法根据峰度以及峰值对应分数阶数将之分离。
图6 CW、QPSK和8PSK信号α域包络曲线图Fig.6 Curve of CW, QPSK, 8PSK signals’ FRFT modular现对本文信号聚散度和相像系数仿真分析。
1)聚散度对七种不同信号进行不同阶FRFT的变换，计算其在每一个分数阶中的聚散度，这些聚散度随着分数阶次的变换得到曲线如图7所示。
图7 七种不同信号聚散度模值随分数阶变化的曲线Fig.7 Curve of seven signals’ vergence modular观察图7，不同信号聚散度曲线的尖峰出现在不同位置，其中LFM和NLFM信号峰值出现在分数阶数p=1.04和p=1.08处而不是在p=1.0处，而CW信号在p=1.0却出现与其他信号完全相反的情况——出现谷值，因此从图中可以清楚地分离CW、LFM、NLFM信号，去除上述三个信号得到图8。
