基于SVD和AF主脊切片的雷达辐射源信号辨识

简介：
本研究提出了一种结合SVD与AF主脊切片技术的方法，有效提升雷达辐射源信号辨识精度，适用于复杂电磁环境中的目标识别。 雷达辐射源信号识别是雷达侦察系统中的关键环节之一，其主要目标是在低信噪比条件下提高对雷达信号的准确识别率。传统的方法通常依赖于无线电频率（RF）、到达时间（TOA）、脉冲幅度（PA）、脉冲宽度（PW）和到达方向（DOA）等参数来描述雷达信号特征。然而，随着新型雷达系统的不断出现以及战场电磁环境变得愈加复杂密集，这些传统方法在区分不同类型的雷达信号时显得力不从心。 本段落提出了一种结合奇异值分解(SVD)与模糊函数(AF)主脊切片的新技术方案，旨在解决上述挑战。该方法首先通过计算排序后的信号的AF，并确定其主要轮廓包络来提取特征信息；随后利用SVD进一步消除噪声干扰对这些轮廓的影响，从而提高识别精度。 接下来，在此基础上文章提出了一种新的特征向量构造方式：使用主脊切片包络的角度旋转值和对称Hölder系数作为向量元素。其中，Hölder系数用于量化信号局部奇异性的程度；而角度信息则有助于捕捉特定方向上的特性变化。通过核模糊C均值聚类技术分析这些特征向量，可以有效地识别不同类型的雷达信号。 实验结果显示，所提出的特征提取方法在类别内聚集性、类别间区分度以及稳定性方面表现出色，并且相较于现有方法能够显著提升正确识别率。此外，在实际应用中，该过程还会将排序后的雷达信号与已有的侦察数据库进行匹配以确定其类型。 本段落还指出了一项重要的发展趋势：随着新型雷达系统的不断涌现和战场电磁环境的日益复杂化、密集化，传统的特征描述方式在面对新的挑战时显得捉襟见肘。因此，需要开发更为先进的算法来应对这一趋势带来的新问题。 综上所述，基于SVD与AF主脊切片技术的雷达辐射源信号识别方法通过运用数学和信号处理领域的最新理论，在解决传统难题方面展现出了巨大的潜力和发展前景。这对于推进复杂电磁环境下雷达信号处理领域的发展具有重要的意义。