基于Choi-Williams时频图像特征的雷达辐射源识别

摘要：

针对复杂体制雷达辐射源识别,提出一种基于Choi-Williams时频图像的雷达辐射源信号特征提取和识别方法,将信号识别转化为图像识别问题.首先对雷达辐射源信号进行Choi-Williams时频变换,将得到的时频图转化为灰度图像；然后采用一系列图像处理方法对时频图像进行增强和去噪,之后将灰度图像转化为二值图像,并剪切掉不含信号的图像区域；最后分别提取二值图像的中心矩和伪Zernike矩作为识别特征,并采用支持向量机分类器实现信号的分类识别.文中针对8种常见雷达信号识别进行了仿真实验,结果表明在较大的信噪比范围内,该方法能获得较为满意的识别率,其中当信噪比为—3 dB时,采用伪Zernike矩特征平均识别率仍能达到92％,验证了所提出方法的有效性.

关键词：图像识别、雷达辐射源识别、Choi-Williams分布、伪Zernike矩、支持向量机

所属期刊栏目：27

分类号：TN974

资助基金：国家高技术研究发展计划“八六三”计划2011AA7031015

在线出版日期：2012-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：480-485