牛浩楠，王文灿，刘清波

(1.北京无线电测量研究所，北京 100854；2.中国人民解放军96901部队，北京 100094)

0 引言

在现代战场中，随着雷达的种类和数量的快速增加，雷达辐射源个体识别的地位越来越重要。并且随着电磁信号的频谱越来越广泛以及波形越来越多样化，电磁环境日益复杂。仅仅利用传统的脉冲描述字参数和有意调制参数来识别雷达辐射源已经不能满足对辐射源个体识别的需求。因此近些年来，国内外许多专家学者开展了对雷达辐射源个体识别的研究[1]。现在脉冲无意调制(unintentional modualation on pulse,UMOP)特征被认为是解决雷达辐射源个体识别问题的有效工具。因为UMOP不像基本特性，它主要由制造商生产发射机中内部设备的差异和老化引起的，例如振荡器，电源等。它虽然是比较细微的特征，但却是不可避免的，并且对于每个雷达辐射源个体都是唯一的，就像一个人的指纹，因此也叫指纹特征[2]。因此可以从不同脉冲信号中提取特定的UMOP特征去帮助更好地完成雷达辐射源个体识别任务。此过程也称为指纹识别。基于此，本文利用脉冲上的无意调制特征和分类识别算法结合，实现雷达辐射源个体识别。

1 雷达信号细微特征分析

1.1 包络特征分析

从硬件方面来说，由于雷达辐射源发射机内部各种元器件，尤其是振荡器和脉冲调制器本身差异带来的无意调制特征会体现在信号的幅度、频率和相位上。而对于不同个体，其使用的元器件不是同一个，那么就一定会存在差异，因此其产生的脉冲信号包络便会不可避免地存在各自唯一的指纹特征[3]。……