雷达发射机结构上的差异、使用电子器件的不同,决定了辐射源的唯一性.提出了基于新型智能特征集的辐射源个体识别方法,首先对接收到的信号进行时域、频域、时频域、极化域变换并提取特征,构造能够表征每个辐射源的新型智能特征集,然后为了提高运算速度同时去掉冗余信息,用主成分分析法对特征集进行主特征提取,最后再用支持向量机方法,通过选取最优RBF核函数来实现个体识别.通过仿真,验证了构建的新型智能特征集可以对辐射源进行唯一的表征,在低信噪比环境下可以实现对辐射源个体进行快速有效的识别,分别对CW,BPSK,LFM信号进行了仿真,在3 dB信噪比以上都能达到85％以上的识别率,验证所述方法的正确性和可行性.
雷达辐射源个体识别 新型智能特征集 极化域 主成分分析 支持向量机