雷达辐射源模糊识别算法改进

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1、第39卷第2期电子科技大学学报Vol.39No.22010年3月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMar.2010雷达辐射源模糊识别算法改进1,2111李楠，曲长文，苏峰，平殿发(1.海军航空工程学院山东烟台264001；2.中国人民解放军91599部队山东莱阳265200)【摘要】改进了复杂电磁环境下雷达辐射源模糊识别算法。改进算法通过证据组合对模糊隶属度进行融合，很好地解决了识别中的不确定性，错误的识别结果经过融合后得到去

2、除。采用最优隶属准则进行雷达辐射源类别决策，融合后的辐射源正确识别率得到明显提高。仿真结果及对比实验表明，相比于模糊识别算法，信噪比不小于0dB时，改进算法的正确识别率大于90%。关键词辐射源识别;证据组合;模糊理论;隶属度中图分类号O235文献标识码Adoi:10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.006ImprovedRadarEmitterFuzzyIdentificationAlgorithm1,2111LINan,QUChang-wen,SUFeng,andPINGDian

3、-fa(1.NavalAeronauticalandAstronauticalUniversityYantaiShandong264001;2.Unit91599ofPLALaiyangShandong265200)AbstractRadaremitteridentificationalgorithmbasedonfuzzytheoryisimproved.Byanalyzingfuzzysubordinatevaluesandthenusingevidencecombinationprincipletoco

4、mbinethesevalues,therecognitionuncertaintyissolved.Theclassdecision-makingiscarriedoutbasedonoptimizationsubordinaterule,theaccuraterecognitionrateisincreased.Simulationexperimentshowsthatnewalgorithmidentificationratemorethan90%whenSNRhigherthan0dBcompared

5、withfuzzyidentificationmethod.Keywordsemitterrecognition;evidencecombination;fuzzytheory;subordinate当前电磁信号环境极其复杂多变，这给战场中实际应用中有一定的局限性。其他的识别方法有专[5]的辐射源目标识别带来巨大挑战。传统的基于五参家系统法、神经网络法、基于模糊集的方法、基[6]数识别方法已经不能满足日益复杂的信号环境，新于粗糙集的方法等。另外文献[7-8]对辐射源信号体制辐射源的出现及其复杂的信号波形使得经

6、典的脉内特征进行了分析，文献[9]研究了基于分形和C-识别技术效能发挥极低。均值的机载雷达聚类跟踪算法，文献[10]研究了不完针对辐射源目标识别困难的问题，文献[1]提出备信息系统的辐射源识别问题。这些方法都具有一了采用分形理论的辐射源信号识别，计算信号的盒定的主观因素和不确定性，使得识别结论具有一定维数与信息维数，构成信号特征向量，结果表明该的不可靠性。特征具有较好的稳定性，不同的辐射源信号，其特本文在研究基于模糊理论的辐射源识别基础征区分十分明显，信号识别率比较理想，但其计算上，对其识别算法进行了改进，即

7、将各数据样本的过程极其复杂。文献[2]提出了基于灰关联分析与模糊识别结果作为证据，采用证据理论将各证据进D-S证据理论的辐射源识别方法，该方法利用灰关联行组合，大大降低了识别的不确定性，增强了识别分析法计算出识别框架的基本概率赋值，然后在融结果的稳定性。仿真对比结果表明本文的改进算法合中心采用D-S证据理论对多个传感器的识别结果能有效提高辐射源识别率，具有工程实用价值。[3]进行融合，得出最终的识别结果，该方法的计算1模糊识别方法量也相当大。文献[4]提出了基于属性测度的识别算法，其基本思想是通过已知样本构造

8、观测值的属性由于军事上的封锁及战场电磁信号环境的日益测度，再利用属性测度计算方法构造基本概率赋值，复杂，加上空间中的各种杂波及测量设备的固有误最后进行融合识别，该方法对已知样本的要求较高，差，使得侦测到的辐射源特征矢量具有一定的模糊收稿日期：20080903;修回日期：20090310基金项目：中国博士后科学基金(2005037772)作者简介：李楠(1979)，男，博士生，主要从事目标识