雷迎科

(1.电子工程学院,合肥,230037;2.通信信息控制和安全技术重点实验室,嘉兴,314033)

引 言

现有的通信辐射源个体细微特征提取方法大体上可划分为暂态信号特征提取方法和稳态信号特征提取方法[1]。暂态信号特征提取方法主要是指通信辐射源在非稳定工作条件下根据辐射源个体开关机等暂态提取信号细微特征的方法[1, 2]。稳态信号特征提取方法主要是指通信辐射源在稳定工作条件下根据辐射源个体噪声特性、杂散特征以及频率源不稳定性等在信号相关频率上的影响提取通信辐射源个体细微特征的方法[3-9]。无论是暂态信号特征提取方法还是稳态信号特征提取方法，其研究的前提都是假定能够获得大量已知类别的通信辐射源发射信号观测样本，然而在实际复杂的电磁环境条件下，尤其是战时，对于每个通信辐射源而言，人们很难获取充裕的已知类别的辐射源观测样本数据，即在实际复杂电磁环境下，常常面临标签样本缺失条件下通信辐射源细微特征提取问题。显然，如果直接采用上述提出的基于充分样本的细微特征方法，其性能必将受到严重影响。在传统的有监督的维数约简(如线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)[10]和最大边缘判决(Maximum margin criterion, MMC)[11])方法中，学习模型通常需要对大量有标签样本进行训练，才能实现细微特征的提取。当有标签样本的数量较少时，所获得的特征提取模型往往很难有好的泛化性能。因此，在使用这些维数约简方法之前，需要借助合成虚样本、训练样本局部化等技巧对样本进行预处理。……