樊依晨 胡学成

（中国电子科技集团第十四研究所 南京 210000）

1 引言

随着现代电子技术的迅速发展，新体制，新用途雷达不断被投入实际应用中，各种低截获的复杂调制信号逐渐取代了常规雷达信号，同时雷达作战环境的日趋复杂也显著提高了雷达辐射源信号的分选识别难度［1］。如何提高雷达信号在低信噪比下的识别精度已经成为雷达侦察接收机的关键研究方向。

国内外学者在对雷达信号脉内调制识别的研究中，主要有通过雷达辐射源外部信号［2］（如PRI、PW、TOA等）以及通过信号脉内特征进行分选识别两种方法。但随着复杂体制雷达的投入应用，基于外部信号的分选识别方法因为信号调制方法的多变与实际电磁环境的复杂性对雷达信号的识别精度偏低［3］。目前大部分的研究集中在对信号脉内特征的分选识别上。脉内特征有时域特征、频域特征和时频域特征，目前相关研究大多选取时频域特征以最大程度保留信号在时域与频域两个维度中的信息，Liu等提出了基于瞬时自相关和Harr小波变换相结合的脉内特征提取方法［4］。Zhu等提出了通过对信号平滑伪wigner-ville时频分布的形状特征进行分选识别［5］，也有将时频分析转换到图像处理领域，通过结合神经网络提取图像特征来进行信号脉内调制识别的方法［6～7］，但此类方法往往需要大量的训练样本，无法满足实际少样本情况。

但上述方法多因为所提取特征抗干扰能力差而在强干扰情况下识别效果不理想，更多具备良好抗干扰能力的脉内特征在进一步的研究中被提出，如基于小波分解的小波脊线特征［8］、奇异值熵特征［9］、能量聚焦效率特征［10］等。……