輻射源個體識別是近來通訊
對抗領域的重要研究課題，不同於傳統通訊
訊號偵察中的調製模式識別研究，通訊輻射源
識別主要研究體現同類輻射源
之間個體差異的訊號指紋的分析提取技術
。文中研究分析訊號指紋的分析提取存在的技術
難點和解決方案。對穩態通訊訊號的個體細微特徵，如通訊發射訊號在載頻和調製引數特徵上的偏差，以及訊號雜散輸出成分的差異，並考慮將上述特徵確立為反映通訊電台個體技術
通訊訊號指紋識別
的本質是模式識別問題，識別的過程由設計和實現組成。設計是指用一定數量的樣本進行分類器設計，實現是指用設計的分類器對待識別的樣本進行分類決策。
2 通訊訊號指紋識別
訊號指紋識別
分類器在統計模式識別中，分類器即分類演算法的基本任務是根據某一準則把乙個給定的由特徵向量表示的輸入歸入到乙個適當的特徵類別，即實現從特徵空間到決策空間的轉換，從而完成特徵類的分類任務。
目前常用的分類器是基於統計決策理論的引數和非引數分類演算法，如線性和廣義線性決策函式，k-最近鄰演算法(k-nn)，二元分類樹等。如果待識別特徵的概率密度函式已知或可以通過樣本得到精確估計，那麼這些分類演算法可以得到最佳識別效能，但是在通訊
訊號指紋識別
問題中，這些條件很難滿足，傳統分類器難以獲得滿意的個體識別效能。主要缺點是識別率低、穩健性差。
決策理論的發展克服了傳統分類器的不足，提出了更先進的不確定性推理理論，在此基礎上，分類器識別效能得到了顯著提高。其中，神經網路分類器作為一種先進的自適應、非引數和非線性分類器。為進行訊號模式識別開闢了一條新途徑。神經網路是一種以自組織、自適應和大規模分布式平行計算為特徵的非線性訊號處理系統，具有強大的模式識別分類和泛函逼近能力，並具有良好的容錯性。
組合分類器是近年來提出的乙個新課題，指通過乙個組合器對不同分類器的輸出作第二次判決，由於融合了多個分類器的決策，所以可以得到更好的分類效能，而其中的每個分類器都不要求是最優的，為通訊
訊號的識別提供了新途徑。
3 一種基於證據理論的個體識別方案
文中對通訊訊號指紋的研究主要採用「機理研究-特徵分析-特徵提取-分類實驗」的方法，其中由於實際通訊訊號訊雜比變化範圍大，容易導致識別率下降，直接影響分類器的分類效能。基於d-s證據組合原理進行分類器設計，可以由不同類別指紋特徵參量集進行特徵提取，下面給出一種基於證據理論組合分類器的輻射源
對於接收到的通訊訊號，首先通過通訊訊號預處理，再進行指紋特徵提取，通過確立通訊訊號的載頻、調製引數及雜散成分特性為穩態訊號指紋，可以對上述特徵運用時域、頻域分析方法和現代時頻域和高階譜方法進行特徵分析提取。在分類器設計方面，第一級分類器可以選用特徵引數值域判別法、訊號模本匹配識別法等方法實現第一級分類，第二級採用並行組合分類器，這樣將高維特徵空間的判分問題轉化為針對不同低維空間進行劃分的問題，再對第一級分類器的輸出作第二次判決。這樣，融合了多個分類器的決策，能夠獲得較好的分類效能。
d-s證據組合分類器對獨立的資訊才能進行融合，其關鍵在於基本概率分配函式(bpa)的確定。文獻認為如果各分類器使用不同的特徵集或訓練集，則可認為不同分類器結果之間是獨立的。因而，文中利用不同的輻射源
個體特徵訓練不同的成員分類器，並進行d-s證據理論組合，可以根據需要選擇合適的證據組合規則進行通訊輻射源
類別的判斷。
4 結束語
隨著通訊技術
的飛速發展，通訊體制和調製樣式更加複雜多樣，通訊電台的配置數量不斷增加，常規電子偵察採用的訊號特徵，如載波頻率、調製樣式和調製引數等在複雜多變的訊號環境下，已難以滿足現代戰場的需求。通訊輻射源識別主要研究體現同類輻射源之間個體差異的訊號指紋的分析提取技術
。分析了通訊輻射源的指紋選擇問題，對訊號指紋進行通訊輻射源的機理進行分析，對目前通訊訊號的指紋識別
的常用方法進行了總結，並提出了一種基於證據理論的通訊輻射源指紋識別方法。
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