基于机器学习的雷达辐射源识别方法研究

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1、－Ｉ＇Ｉ，Ａｌ财｛謂我衫＿＿硕士学位论文＇Ｕ－ｐ參圓基于机器学习的雷达辐射源识别方法研究｜作者姓名李晨阳｜指导教师姓名、职称陈渤教授申请学位类别工学硕士西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一同工。与我作的同

2、事对本研宄所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一学位论文若有不实之处，本人承担切法律责任。本人签名：本Ｉ阳日期：州２、ｏ西安电子科技大学关于论文使用授权的说明？研究生在本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即．校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅，、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，结合学位论文研究成果完成的论、。文发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学ａ本人签名：ｉＵ

3、导师签名：－＞ｏ日期：謂Ｇ＞０日期：ｌｈ，＾Ｋ）学校代码10701学号1502120930分类号TN95密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于机器学习的雷达辐射源识别方法研究作者姓名：李晨阳一级学科：信息与通信工程二级学科：信号与信息处理学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：陈渤教授学院：电子工程学院提交日期：2018年6月ResearchonRadarEmitterRecognitionMethodBasedonMachineLearningAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmen

4、toftherequirementsforthedegreeofMasterinSignalandInformationProcessingByLiChenyangSupervisor:ChenBoProfessorJune2018摘要摘要作为雷达侦察系统的重要环节，雷达辐射源的识别对电子战的输赢发挥着决定性的作用。雷达辐射源识别通过对截获的雷达辐射源信号进行分析处理，判别出该雷达的型号、工作模式等信息，估计其在战争的作用、战术特点、危险等级等。随着信息技术的发展，如何在电磁环境的不断恶化以及新体制雷达调制方式的日益复杂多变的条件下，实现对雷达辐射源信号的准确识别意义重大。本文首

5、先总结分析了雷达辐射源识别问题的研究背景以及国内外发展现状，指出了当前雷达辐射源识别处理中面临的问题和挑战，然后在理解和掌握雷达辐射源识别相关知识的基础上，将深度学习、数据挖掘等机器学习的知识应用于雷达辐射源的识别，实现了对雷达辐射源的准确识别，为雷达辐射源工作模式的判断提供了依据。本论文的主要内容有：1、本文研究了基于SVM分类器的雷达辐射源识别方法。首先从雷达辐射源信号的描述方式入手，研究了脉冲描述字中各参数的含义、变化范围以及调制方式。然后针对的雷达辐射源识别问题，说明SVM分类器多分类方法以及核函数选择问题，最后用实验分析了SVM分类器不同多分类方法和不同核函数选择对雷达

6、辐射源识别的影响。2、本文研究了基于深度学习的雷达辐射源识别方法。结合深度学习中的栈式自编码器和深度置信网络，构造了深度神经网络的模型用于对雷达辐射源的识别。对算法原理，网络训练过程等进行了研究，分析了网络参数的选择以及分类器对识别结果的影响。该方法解决了复杂电磁环境中传统的方法识别性能降低的问题，同时可以避免人工对辐射源信号的特征提取的过程，可以对雷达辐射源的时域信号、频域信号自动地提取深层特征，实现对雷达辐射源的准确识别。3、本文研究了基于数据挖掘的雷达辐射源工作模式识别方法。首先总结分析了雷达常见工作模式的特殊特点及取值范围等信息，然后与数据挖掘中的关联分析问题结合，通过A

7、priori算法对雷达辐射源工作参数进行频繁项挖掘，为雷达辐射源工作模式的识别提供依据。根据雷达辐射源信号的特性对Apriori算法进行改进，有效提升了算法的效率。关键词：雷达辐射源识别，栈式自编码器，深度置信网络，数据挖掘，工作模式识别IABSTRACTABSTRACTAsakeypartoftheradarreconnaissancesystem,radaremitterrecognitionplaysacrucialroleinelectronicwarfare.Throu