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1、 代 号 10701 学 号 1010120906分类号 TN97 密 级 公开题 （中、英文） 目 雷达辐射源特征提取与个体识别Features Selection and Specific Emitter IdentificationOf Radar作 者 姓 名 陈 娟 指导教师姓名、职务 冯大政 教授学 科 门 类 工 学 学科、专业 信号与信息处理提交论文日期二一三年一月 西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明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已经发表或撰写过的研究
2、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。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：_ 日期:_西安电子科技大学关于论文使用授权的说明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：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段
3、保存论文。本人签名：_ 日期:_导师签名：_日期:_ 摘要 I 摘要 随着电子战中信号环境越来越复杂，实际中对于雷达情报分析技术的要求也更高，除了对雷达信号进行常规的分析，对其脉冲包络和内部特征如脉内调制特征和个体特征进行分析也是十分重要的。雷达信号的个体特征，即“指纹”，通过某种算法可以唯一识别出某部特定的雷达，从而在电子战中准确提供有关敌方雷达配置、调动等重要的军事情报。 雷达信号的个体特征主要通过信号脉内的无意调制反映，因此作为无意调制的主要因素,本文首先介绍了相位噪声，及其产生机理和对于信号波形的影响。然后从理论和实践上证明利用脉冲包络前沿波形对雷达辐射源进行个体识别的可行性。由于其识
4、别准确度受幅度测量精度、采样点数、包络波动大小等因素的制约，因此利用雷达辐射源脉冲内部特征对辐射源进行识别，首先要提取时域和频域的特征。然后采用线性判别分析(LDA) 法和最近邻分类法对辐射源进行分类识别，仿真结果分析说明该算法在脉冲内部利用精确的数据进行识别，精度更高，识别效果更好。关键词：辐射源个体识别 相位噪声 脉冲包络前沿 脉冲内部特征ABSTRACT III AbstractAs signal environment in electronic warfare grows more and more complicated,more rapid analysis of technol
5、ogy of radar characteristics is required by practicalapplication. It is important to analyze the pulse envelope and intrapulse features likemodulation and individual features. In electronic warfare, by extracting the individualfeature of radar signal, i.e. fingerprint, a specific radar can be unique
6、ly identified, whichcan provide important and accurate military intelligence of enemy configuration andmobilization.The individual feature of radar signal is mainly reflected in intrapulse unintentionalmodulation. Phase noise, the main factor of unintentional modulation, its producingmechanism and i
7、nfluence on signal envelop are introduced in this paper firstly. SpecificEmitter Identification (SEI) can be effectively achieved by front edge waveform ofradar signal envelop, in theory and practice. Since recognition accuracy is restricted byseveral factors such as amplitude measurement accuracy,
8、sampling points, the degree ofenvelop fluctuation and so on, we propose an algorithm to identify radar emitters byextracting intrapulse features of signal in time and frequency domain. Lineardiscriminant analysis (LDA) and nearest neighbor classification are also applied in theproposed algorithm to
9、identify radar emitters. The simulation results show that theproposed algorithm gives a higher accuracy and better recognition performance.Key words: Specific Emitter Identification (SEI)waveformintrapulse featurephase noise front edge目录 V 目录 第一章 绪论 . 11.1 引言. 11.2 研究现状1-9. 21.2.1 雷达信号识别的概念. 21.2.2
10、辐射源识别研究现状. 21.2.3 辐射源个体特征分析的研究现状. 31.2.4 特征选择的概念. 41.2.5 分类器的设计. 51.3 本文主要工作. 5第二章 雷达辐射源信号无意调制产生机理 . 72.1 引言. 72.2 无意调制特性分析. 72.3 雷达辐射源发射机的结构特点. 82.4 雷达辐射源发射机的噪声分析. 92.4.1 雷达频率源现状分析. 102.4.2 锁相环频率合成器相位噪声分析. 112.4.3 放大链相位噪声分析. 172.5 雷达辐射源信号无意调制仿真实现. 172.5.1 常规雷达(CW)信号无意调制仿真实现 . 172.5.2 线性调频(LFM)信号无意调制仿真实现 . 192.6 本章小结.
