桂云川，杨俊安，吕季杰，王　伟

(1.解放军电子工程学院，安徽 合肥 230037；2.安徽省电子制约技术重点实验室，安徽 合肥 230037)



基于经验模态分解的通信辐射源分形特征提取算法

桂云川1,2，杨俊安1,2，吕季杰1,2，王伟1,2

(1.解放军电子工程学院，安徽 合肥 230037；2.安徽省电子制约技术重点实验室，安徽 合肥 230037)

摘要:针对当前通信辐射源个体识别方法精度不高，鲁棒性不强等问题，提出了基于经验模态分解(EMD)模型的通信辐射源特征提取算法。该算法通过提取包括本征模函数(IMF)时域和频域范围内的分形特征结合Hilbert边缘谱上的分形特征与谱对称系数组成特征向量，并使用支持向量机(SVM)得到分类结果。10部建伍电台的分类实验结果表明：该算法在不需要先验信息的前提下，可以得到较好的分类效果，并且具有一定的鲁棒性。

关键词:通信辐射源；特征提取；经验模态分解；分形特征

0引言

通信辐射源个体识别技术是通信对抗领域内的一个研究热点，通信辐射源的特征提取也是其中的一个难点问题。辐射源特征按照工作状态又可以分为暂态特征[1-2]和稳态特征[3-4]，由于暂态特征在工程运用上的局限性[5]，使得稳态特征成为了主要的研究方向，其中散特征的研究也成为了研究的热点。杂散特征是由于辐射源内部硬件的离散性所带来的，杂散成分一般隐藏在主要信号之下，因此直接从接收信号中提取杂散特征有一定的难度。此外，在电台的实际使用中，电台的工作频率总是处在交替的变化当中，电台的说话人以及所处位置也不是一成不变而是动态变化的，如何使得电台识别的方法可以排除电台工作条件等外部因素干扰，具有较强的鲁棒性也是电台识别方法研究过程中亟待解决的一个实际问题。……