基于压缩协作表示的辐射源识别算法

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1、航空学报ActaAerOnauticaetAslrOnaulicaSinicaJuI．252016VoI．37No．72251．2258ISSN1000．6893CN11．1929／VhttD：∥hkxb．buaaedu．cnhkxb@buaaedu．cn基于压缩协作表示的辐射源识别算法周志文*，黄高明，高俊海军工程大学电子工程学院，武汉430033摘要：针对低信噪比(sNR)条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题，提出了基于压缩协作表示的识别算法，分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域，通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后

2、，输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而，对协作表示系数进行非负约束，提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性，且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。关键词：压缩分类器；协作表示；非负约束；辐射源识别；鲁棒性中圈分类号：V243．2；TN957．51文献标识码：A文章编号：1000一6893(2016)07—2251一08随着电磁环境日益复杂和雷达调制样式的多样化，传统的基于脉冲描述字(PulseDescriptionWord，PDw)的识别方法和技术逐渐不能满足实际需求[1]。在特征提取方面，各种干扰噪声的叠加往

3、往造成提取的特征易受噪声影响，甚至在低信噪比条件下无法有效表征该类信号。而且，一些特征提取方法仅对有限类别(甚至是少数几类)的辐射源信号进行了区分。时频分析在雷达信号识别领域被证明是强有力的工具[2]，它将时域信号转换到时频域中，利用图像处理方法提取可分的时频域特征¨J。在分类器设计方面，基于稀疏特性的模式识别方法逐渐受到关注n]。文献[5]提出在稀疏分类(SparseClassification，SC)的框架上实现雷达辐射源识别算法，它较基于特征提取的方法提高了识别率和噪声鲁棒性。然而它并没有对雷达辐射源信号稀疏特性的存在性与适用性进行阐述，且多数情况下时域雷达信号的稀疏性并不存在，尤其

4、在低信噪比下更难准确定量分析稀疏分类框架下辐射源识别的有效性。文献[6]指出不是稀疏系数而是∥。约束使得稀疏分类具有鲁棒性。文献[7]强调是协作表示(CollabrativeRepresen—tation，CR)而非彩。稀疏度在稀疏分类中起到了关键作用，但稀疏度可增强类间可分性，并提出了协作表示分类的识别方案，它较稀疏分类计算量少且分类精确度相当。在协作表示的基础上，陆续涌现了与其相关的改进算法[8。9]。基于此，本文提出一种基于压缩协作表示(CompressivelyCo卜laborativeRepresentation-based，CCR)的辐射源识别算法，通过随机投影压缩辐射源信号时

5、频特征降低维度，并且不再将稀疏度作为样本的衡量标准，实现了鲁棒的辐射源识别且减少了稀疏求解的运算成本。并且借鉴非负矩阵分解[1们与非负稀疏表示[1嵋的思想，引入对协作表示系数的非负约束，提出了基于非负压缩协作表示的鲁棒辐射源识别(Non—negativeCCR，NCCR)算法，更加收稿日期：2015—07-13；退修日期：2015—08—18；录用日期：2015—11-19；网络出版时间：2015—12—0716：05网络出版地址：wwwcnkinet／kcms／detail／11．1929．V．201512071605002．html基金项目：国家“863”计划(2014AAxxxx06

6、1)*通讯作者Tel：027·65461265E-ma¨：mini—paper@sina．com}

7、甩楂武l周志文．黄高明，高俊基f压缩协作表示的辐射深识瓤算法[Jj．航空学报．2016．37(7)：2251—2258．ZHouzw．HUANGGM，GAoJEmItterrecognitIona

8、9。rittlmbasedoncompress

9、ve

10、ycof

11、aboratIverepresentation￡Jj．ActaAeronauticaetAstro·nauticas

12、n{ca．2016．37(7)：2251—2258．航空学报符合实际应用背景，且获得更为鲁棒的识别效果。1辐射源信号

13、时频分析1．1辐射源信号数学模型经过预处理的截获单脉冲雷达接收信号复包络可用如下解析形式表示n2

14、：s(￡)一Rect(f／r)A(￡)ej‘2“^+P‘扪一Rect(￡／r)eJ≠‘。’(1)式中：Rect(￡／r)为脉宽为r的矩形脉冲；，为截频；A(f)和舻(￡)为幅度和相位函数；e州。为脉内调制函数。目前脉冲体制雷达大多数属于脉内频率或相位调制(基于此假设A(￡)为常数)，例如典型的线性调频(LinearFrequ