李靖超， 陈志敏

(上海电机学院 电子信息学院，上海 201306)

基于多重分形维数的改进信号特征提取算法

李靖超， 陈志敏

(上海电机学院 电子信息学院，上海 201306)

针对复杂环境下，辐射源个体细微特征难于提取的问题，提出了一种改进多重分形维数辐射源个体特征提取算法。该算法对传统的多重分形维数算法进行了简化，取消了对传统多维特征进行求和的步骤，所得到的新的多重分形维数特征，对于辐射源个体特征的提取更具有针对性。仿真结果表明，提取到的多重分形维数特征可以较好地刻画辐射源个体特征，进而为后续分类器的设计打下良好的基础。

信号识别； 多重分形维数； 特征提取

早期的辐射源个体识别(Specific Emitter Identification, SEI)[1-3]针对的大多是雷达辐射源信号。近年来，通信电台个体特征分析逐渐成为电子战研究领域的一个热门课题。这种电台的细微特征个体识别属于非协作通信范畴，在接收方不具有发射信号的任何信息或只具有少量信息的情况下，利用专业的电子侦查装备对辐射源发出的无线电信号进行搜索、截获、识别、定位和分析。由于通信信号相对于雷达信号其技术参数差异较小，因而研究难度相对更大。

随着电子器件的工艺水平不断提高，同型电台之间的细微差异逐渐减小；在恶劣的通信环境下，信号的这种细微特征很容易被噪声湮没，对其特征的检测与提取成为很多人关注的问题。传统的辐射源个体识别算法已经得到了比较广泛的应用。……