CN111695444A - 一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法 - Google Patents

一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法 Download PDF

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Abstract

一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法，本发明涉及辐射源个体特征提取方法。本发明的目的是为了解决现有辐射源个体特征提取方法对辐射源信号中无意调制信息表征不够充分的问题。过程为：一、接收机接收辐射源脉冲信号，并将辐射源脉冲信号进行分段；二、对第i段短时信号段进行波原子变换，得到第i段短时信号段的波原子系数矩阵；三、得到Hj m，并将其依次排列得到信号段对应的特征；四、重复二至三，对N段短时信号段进行基于波原子变换的特征提取，得到特征，将特征依次排列即得到辐射源脉冲信号的个体特征向量；五、构建分类器，将个体特征向量输入分类器，完成辐射源个体的识别。本发明用于辐射源个体特征提取领域。

Description

一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法
技术领域
本发明涉及辐射源个体特征提取方法。
背景技术
辐射源个体识别，是利用辐射源信号中因器件差异而引入的附加调幅、调相信息，完成不同辐射源个体的分辨。这项技术目前已在电子战、网络安全、通信安全等领域中被广泛应用。在辐射源个体识别中，辐射源信号的附加调幅、调相信息被称作无意调制信息，也叫“指纹”特征，是各辐射源的固有特征。在辐射源个体识别中，关键技术之一便是如何利用最少的数据，对这些调幅、调相信息作最充分的表征，即辐射源个体特征提取。目前关于辐射源个体特征提取技术的研究很多，但仍不能较好的、更加充分的完成信号中无意调制信息的表征。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有辐射源个体特征提取方法对辐射源信号中无意调制信息表征不够充分的问题，而提出了一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法。
一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法具体过程为：
步骤一、接收机接收辐射源脉冲信号，并将辐射源脉冲信号进行分段；
步骤二、对第i段短时信号段Si(t)进行波原子变换，得到第i段短时信号段的波原子系数矩阵{Dj m,n}i，其中j表示尺度，m表示方向，n表示位置；
步骤三、利用信息熵对短时信号段Si(t)的波原子系数矩阵{Dj m,n}i中每个尺度j和每个方向m下的分量进行二次整合，得到Hj m，按j＝1，m从大到小，j＝2，m从大到小，直到j达到最大值，m从大到小的顺序对Hj m依次排列，最终得到信号段Si(t)对应的特征Fi；
步骤四、重复步骤二至三，对N段短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N进行基于波原子变换的特征提取，得到{Fi},i＝1,2,…N，将特征Fi依次排列即得到辐射源脉冲信号的个体特征向量F；
步骤五、构建分类器，并将步骤四中得到的个体特征向量F输入分类器，完成辐射源个体的识别。
本发明的有益效果为：
整个辐射源个体识别过程中的技术流程如图1所示。先对接收到的辐射源脉冲信号进行分段，然后对分段后的信号做波原子变换，最后利用信息熵对各段信号、各尺度、各方向上的波原子系数进行整合，并组合成辐射源的个体特征向量。其中信号的分段将脉冲信号中各部分所包含的无意调制信息不均匀问题纳入考虑，可以减弱对整段信号进行特征提取时对无意调制信息的平均，利于无意调制信息含量较多的信号段充分发挥其优势。通过波原子变换，将信号从多尺度和多方向上进行分解，将信号中的主信号分量、无意调制分量和噪声分量做了很好的分离，能够对信号中的无意调制信息做最稀疏表示。利用信息熵对波原子系数进行整合，在尽可能多的保留无意调制信息的同时，大大的减少了分类器设计时的计算量，有利于在辐射源个体识别系统中的应用。
本发明能够较为充分的对辐射源个体的无意调制信息进行表征，特征维数低，并能够较好的克服噪声对于辐射源个体识别的影响，最终大大的提升了辐射源个体的识别性能。具体表现为在同一信噪比下相比于采用双谱个体特征，其识别率有较大幅度的提升，平均提升超过10％。并且在低信噪比的情况下表现出了较好的识别效果。
附图说明
图1为本发明具体实施方式一方法实现总体框图；
图2为信号分段示意图，T为原始信号数据点数，S(t)为原始信号，win为窗函数长，step为窗函数每次移动的步长，SN(t)为分段后的短时信号段；
图3为波原子变换对一维信号的频域划分示意图，LH为m为偶数是对应的频率块，RH为m为奇数对应的频率块；
图4为本发明基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法的仿真实验结果图。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，本实施方式一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法的具体过程为：
步骤一、接收机接收辐射源脉冲信号，脉冲信号中各部分所包含的无意调制信息不同，有的部分不同个体辐射源间无意调制信息差异较大，有的部分差异较小；
因此对接收到的辐射源脉冲信号，使用固定窗长的滑动窗函数w(t)进行分段处理，得到一系列短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N；
步骤二、对第i段短时信号段Si(t)进行波原子变换，得到第i段短时信号的波原子系数矩阵{Dj m,n}i，其中j表示尺度，m表示方向，n表示位置；
步骤三、利用信息熵对短时信号段Si(t)的波原子系数矩阵{Dj m,n}i中每个尺度j和每个方向m下的分量进行二次整合，得到Hj m，按j＝1，m从大到小，j＝2，m从大到小，直到j达到最大值，m从大到小的顺序对Hj m依次排列，最终得到信号段Si(t)对应的特征Fi；
步骤四、重复步骤二至三，对N段短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N进行基于波原子变换的特征提取，得到{Fi},i＝1,2,…N，将各段信号所得特征Fi依次排列即可得到辐射源脉冲信号的个体特征向量F；
步骤五、构建分类器，并将步骤四中得到的个体特征向量F输入分类器，完成辐射源个体的识别。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述步骤一中接收机接收辐射源脉冲信号，脉冲信号中各部分所包含的无意调制信息不同，有的部分不同个体辐射源间无意调制信息差异较大，有的部分差异较小；
因此对接收到的辐射源脉冲信号，使用固定窗长的滑动窗函数w(t)进行分段处理，得到一系列短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N，具体过程为
Si(t)＝S(t)·w(t)
其中，N为分段后短时信号的段数，Si(t)为分段后的第i段短时信号段，S(t)为接收机接收辐射源脉冲信号(原始信号数据)，t为时间，·为乘法。
在利用固定窗长的矩形滑动窗对信号进行分段处理时，信号段之间可存在重复，也可丢弃部分信号数据点。
其他步骤与参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是，所述使用固定窗长的滑动窗函数w(t)对接收机接收的辐射源脉冲信号进行分段处理，获取得到一系列短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N；具体过程为：
一一、由滑动窗窗长Win，辐射源脉冲信时域分段段数N，原始信号点数T，确定滑动窗的滑动步长
Figure BDA0002503122740000031
其中
Figure BDA0002503122740000041
表示向上取整；
一二、调用MATLAB中的enframe()函数对接收机接收辐射源脉冲信号S(t)进行处理，即可得到一系列短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N。
其他步骤与参数与具体实施方式一或二相同。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤二中对第i段短时信号段Si(t)进行波原子变换，得到第i段短时信号的波原子系数矩阵{Dj m,n}i，其中j表示尺度，m表示方向，n表示位置，具体过程为：
步骤二一、构建波原子包簇
Figure BDA0002503122740000042
具体过程为：
Figure BDA0002503122740000043
其中，
Figure BDA0002503122740000044
为波原子函数(
Figure BDA0002503122740000045
经过尺度伸缩变换后的结果)，t为时间，
Figure BDA0002503122740000046
为波原子函数(在局部优化策略下构造的紧支撑对
Figure BDA0002503122740000047
的时域形式)，
Figure BDA0002503122740000048
为对
Figure BDA0002503122740000049
做傅里叶变换后的结果，
Figure BDA00025031227400000410
的表达式为：
Figure BDA00025031227400000411
Figure BDA00025031227400000412
其中，k∈N+，N+为正整数，ω为数字角频率，αm为中间变量，αm＝π/2(m+1/2)，g(ω)为冲激函数，其区间为[-7π/6,5π/6]，当|ω|≤π/3时，g(ω)满足
g(π/2-ω)2+g(π/2+ω)2＝1
g(-π/2-2ω)2+g(π/2+ω)2＝1
步骤二二、对短时信号段Si(t)做傅里叶变换，得到其频谱Si(ω)，具体过程为：
Figure BDA00025031227400000413
步骤二三、选定j和m的初值，将其对应的波原子函数
Figure BDA00025031227400000414
做傅里叶变换，得到频域形式
Figure BDA0002503122740000051
具体过程为：
Figure BDA0002503122740000052
然后将信号的频域和波原子函数频谱做乘积
Figure BDA0002503122740000053
得到2j尺度下的结果；
步骤二四、对2j尺度下的
Figure BDA0002503122740000054
结果做逆傅里叶变换，即可得到短时信号段Si(t)在(j,m)下的波原子系数dj m,n；
步骤二五、将j和m从初值逐渐递增，并重复步骤二二至步骤二四，直至j和m达到最大值，并将波原子系数按照j和m进行排列，即可获得短时信号段Si(t)的波原子系数矩阵{Dj m,n}i。
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是，所述步骤三中利用信息熵对短时信号段Si(t)的波原子系数矩阵{Dj m,n}i中每个尺度j和每个方向m下的分量进行二次整合，得到Hj m，按j＝1，m从大到小，j＝2，m从大到小，直到j达到最大值，m从大到小的顺序对Hj m依次排列，最终得到信号段Si(t)对应的特征Fi；具体过程为：
Figure BDA0002503122740000055
其中，M为波原子系数矩阵{Dj m,n}i中(j,m)下系数的个数，pj m,n为每个系数对应的概率值
Figure BDA0002503122740000056
其中，xj m,n为波原子系数矩阵{Dj m,n}i中(j,m)下的系数；
按j＝1，m从大到小，j＝2，m从大到小，直到j达到最大值，m从大到小的顺序对Hj m依次排列，最终得到信号段Si(t)对应的特征Fi；
其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：所述步骤四中将各段信号所得特征Fi依次排列即可得到辐射源脉冲信号的个体特征向量F；具体过程为：
步骤四一、经波原子变换以及信息熵的二次整合之后，能够得到一个特征矩阵
Figure BDA0002503122740000061
其中，每一行为一段短时信号段所得的特征，L为各段短时信号段所得特征的维数，N为分段后短时信号段的段数；f1 L为第1段短时信号段所得特征的第L个元素，fN L为第N段短时信号段所得特征的第L个元素；
步骤四二、将该特征矩阵，按照行进行拼接，则最终得到整个辐射源脉冲信号的个体特征向量F＝{f1 1,f1 2,…f1 L,f2 1,f2 2,…f2 L,…,fN 1,fN 2,…fN L}。
其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是，所述步骤五中分类器的构建，使用支持向量机。
其他步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。
采用以下实施例验证本发明的有益效果：
实施例一：
本实施例比较了基于波原子变换的个体特征提取方法与基于双谱的个体特征提取方法下，辐射源个体的识别性能，具体的按照以下步骤进行：
步骤一、仿真产生多个不同辐射源个体所产生的的脉冲信号，并在脉冲信号中加入不同信噪比的噪声；
步骤二、利用本发明的基于波原子变换的辐射源个体特征提取技术对步骤一中的辐射源脉冲信号进行个体特征提取，得到个辐射源的一系列特征向量；
步骤三、将步骤二中所得特征向量，一部分用于分类器的训练，另一部分用于识别测试，最终得到不同信噪比下的识别正确率；
步骤四、将步骤三种所得的识别率与基于双谱个体特征提取方法下所得的识别率进行对比，分析本发明的优势之处；
在本发明的基于波原子变换的辐射源个体特征提取技术框架下，辐射源个体识别性能有了较大的提升，结果如图4所示。图中基于双谱个体辐射源个体特征提取方法，与本发明相比，波原子个体特征在各信噪比下辐射源个体的识别率均有较大幅度的提升，平均提升10％以上。
本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
步骤一、接收机接收辐射源脉冲信号，并将辐射源脉冲信号进行分段；
步骤二、对第i段短时信号段Si(t)进行波原子变换，得到第i段短时信号段的波原子系数矩阵{Dj m,n}i，其中j表示尺度，m表示方向，n表示位置；
步骤三、利用信息熵对短时信号段Si(t)的波原子系数矩阵{Dj m,n}i中每个尺度j和每个方向m下的分量进行二次整合，得到Hj m，按j＝1，m从大到小，j＝2，m从大到小，直到j达到最大值，m从大到小的顺序对Hj m依次排列，最终得到信号段Si(t)对应的特征Fi；
步骤四、重复步骤二至三，对N段短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N进行基于波原子变换的特征提取，得到{Fi},i＝1,2,…N，将特征Fi依次排列即得到辐射源脉冲信号的个体特征向量F；
步骤五、构建分类器，并将步骤四中得到的个体特征向量F输入分类器，完成辐射源个体的识别。
2.根据权利要求1所述一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法，其特征在于：所述步骤一中接收机接收辐射源脉冲信号，并将辐射源脉冲信号进行分段；具体过程为：
使用固定窗长的滑动窗函数w(t)对接收机接收的辐射源脉冲信号进行分段处理，获取得到一系列短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N，其中N为分段后短时信号的段数，Si(t)为分段后的第i段短时信号段，具体过程为：
Si(t)＝S(t)·w(t)
其中，S(t)为接收机接收辐射源脉冲信号，共有T个数据点，t为时间，·为乘法。
3.根据权利要求2所述一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法，其特征在于：所述使用固定窗长的滑动窗函数w(t)对接收机接收的辐射源脉冲信号进行分段处理，获取得到一系列短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N；具体过程为：
一一、由滑动窗窗长Win，辐射源脉冲信时域分段段数N，原始信号点数T，确定滑动窗的滑动步长
Figure FDA0002503122730000021
其中
Figure FDA0002503122730000022
表示向上取整；
一二、调用MATLAB中的enframe()函数对接收机接收辐射源脉冲信号S(t)进行处理，即可得到一系列短时信号段{Si(t)},i＝1,2,…N。
4.根据权利要求3所述一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法，其特征在于：所述步骤二中对第i段短时信号段Si(t)进行波原子变换，得到第i段短时信号段的波原子系数矩阵{Dj m,n}i，其中j表示尺度，m表示方向，n表示位置，具体过程为：
步骤二一、构建波原子包簇
Figure FDA0002503122730000023
具体过程为：
Figure FDA0002503122730000024
其中，
Figure FDA0002503122730000025
为波原子函数，t为时间，
Figure FDA0002503122730000026
为波原子函数
步骤二二、对短时信号段Si(t)做傅里叶变换，得到其频谱Si(ω)，具体过程为：
Figure FDA0002503122730000027
步骤二三、选定j和m的初值，将其对应的波原子函数
Figure FDA0002503122730000028
做傅里叶变换，得到频域形式
Figure FDA0002503122730000029
具体过程为：
Figure FDA00025031227300000210
然后将信号的频域和波原子函数频谱做乘积
Figure FDA00025031227300000211
得到2j尺度下的结果；
步骤二四、对2j尺度下的
Figure FDA00025031227300000212
结果做逆傅里叶变换，即得到短时信号段Si(t)在(j,m)下的波原子系数dj m,n；
步骤二五、将j和m从初值逐渐递增，当j≥2时m的取值区间为[2j-1+1,2j+1+1]，重复步骤二二至步骤二四，直至j和m达到最大值，并将波原子系数按照j和m进行排列，即获得短时信号段Si(t)的波原子系数矩阵{Dj m,n}i。
5.根据权利要求4所述一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法，其特征在于：所述步骤三中利用信息熵对短时信号段Si(t)的波原子系数矩阵{Dj m,n}i中每个尺度j和每个方向m下的分量进行二次整合，得到Hj m，按j＝1，m从大到小，j＝2，m从大到小，直到j达到最大值，m从大到小的顺序对Hj m依次排列，最终得到信号段Si(t)对应的特征Fi；具体过程为：
Figure FDA0002503122730000031
其中，M为波原子系数矩阵{Dj m,n}i中(j,m)下系数的个数，pj m,n为每个系数对应的概率值
Figure FDA0002503122730000032
其中，xj m,n为波原子系数矩阵{Dj m,n}i中(j,m)下的系数；
按j＝1，m从大到小，j＝2，m从大到小，直到j达到最大值，m从大到小的顺序对Hj m依次排列，最终得到信号段Si(t)对应的特征Fi。
6.根据权利要求5所述一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法，其特征在于：所述步骤四中将各段信号所得特征Fi依次排列即可得到辐射源脉冲信号的个体特征向量F；具体过程为：
步骤四一、经波原子变换以及信息熵的二次整合之后，能够得到一个特征矩阵
Figure FDA0002503122730000033
其中，每一行为一段短时信号段所得的特征，L为各段短时信号段所得特征的维数，N为分段后短时信号段的段数；f1 L为第1段短时信号段所得特征的第L个元素，fN L为第N段短时信号段所得特征的第L个元素；
步骤四二、将该特征矩阵，按照行进行拼接，则最终得到整个辐射源脉冲信号的个体特征向量F＝{f1 1,f1 2,…f1 L,f2 1,f2 2,…f2 L,…,fN 1,fN 2,…fN L}。
7.根据权利要求6所述一种基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法，其特征在于：所述步骤五中分类器的构建，使用支持向量机。
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