基于多特征联合处理的灵巧噪声干扰识别
面向脉冲多普勒雷达的灵巧噪声干扰方法研究
包 括 敌 方 雷 达 发 射 信 号 的 频 率 、 宽 、 复 频 率 等 ， 仅 在 频 脉 重 不
域 上 瞄 准 目标 信 号 中 心 频 点 ， 时域 上 也 与 目标 信 号 重 叠 ， 使
能 量 集 中 在 雷 达 信 号 带 宽 内 ， 对 雷 达 信 号 起 到 更 好 压 制 作 能 用 。 且 大 大 降 低 了 Ｓ Ｂ或 Ｓ ｃ抗 干 扰 技 术 的 性 能 。 可 以 并 Ｌ Ｌ 它
存 储 器 ， 经 过 调 制 的 噪 声 信 号 通 过 信 号 合 成 器 形 成 灵 巧 噪 与 声 的数 字 信 号 ， ＤＡ 转 换 成 中频 模 拟 信 号 ， 后 调 制 到 原 由 ／ 然 来 的频 段 ， 过 天 线 发 射 进 行 干扰 。 经 文 中灵 巧 噪声 选用 卷积 调制 的方 法 产生 。 具体 方法 如下 ：
假 设 噪 声 为 白 噪声 ， 表达 式 为 ｎ ｔ ， 过 带 通 滤 波 器 ｈ（） （ 通 ） ｉ ｔ
∞
图 ３ 目标＋ 巧 噪 声 干 扰 时 域 图 灵
Ｆｇ ３ Ｔｍｅｄ ｍ ｉ ｇ ｒ ｏ ｒｅ ｎ ｍａｔ ｏ ｅｊｍｍ ｎ ｉ． ｉ ｏ ａｎｆ ｕｅ ｆａｇｔ ｄｓ ｒ ｎｉ ｉ ｔ ａ ｓ ａ ｉｇ
通 过 图 ３ 图 ４可 以看 出 。 巧 噪 声 信 号 在 时域 上 完 全 与 、 灵 目标 回波 信 号 重 叠 ， 干 扰 能 量 更 加 集 中 的 叠 加 在 目标 信 号 使
第２ ０卷 第 ７期
Ｖｏ ．０ １ ２
Ｎｏ ７ ．
电子设计 工程
Ｅ ｅ ｔｏ ｉ ｓｇ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｌ ｃ ｒ ｎ ｃ Ｄｅ ｉ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
２１ ０ ２年 ４月
《基于脑区注意力机制的多特征融合1DCNN的EEG情感识别研究》范文
《基于脑区注意力机制的多特征融合1DCNN的EEG情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能和神经科学的快速发展，情感识别已成为人机交互、心理诊断和神经科学等领域的重要研究课题。
脑电图（EEG）作为神经电信号的一种记录方式，是情感识别研究的关键数据来源。
传统的EEG情感识别方法往往基于脑区注意力机制和信号特征提取技术，然而在处理复杂情感数据时仍面临诸多挑战。
近年来，深度学习技术的兴起为EEG情感识别提供了新的思路。
本文提出了一种基于脑区注意力机制的多特征融合一维卷积神经网络（1DCNN）的EEG情感识别方法，以期在复杂情感数据的处理中取得更好的效果。
二、相关研究综述近年来，EEG情感识别的研究取得了显著进展。
早期的研究主要关注于特定脑区的信号变化与情感状态的关系，如前额叶、颞叶等。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试利用深度神经网络对EEG信号进行自动特征提取和情感识别。
然而，目前的研究仍存在一些挑战，如数据获取难度大、噪声干扰等。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于脑区注意力机制和多特征融合的EEG情感识别方法。
三、方法与技术1. 脑区注意力机制本文采用脑区注意力机制来分析不同脑区在情感产生过程中的作用。
通过对不同脑区的信号进行加权处理，可以更好地捕捉与情感相关的关键信息。
2. 多特征融合为了充分利用EEG信号中的多种特征信息，本文提出了一种多特征融合的方法。
通过将多种特征（如时域特征、频域特征等）进行融合，可以提高模型的表达能力。
3. 一维卷积神经网络（1DCNN）一维卷积神经网络（1DCNN）是一种适用于处理序列数据的神经网络结构。
本文采用1DCNN对EEG信号进行自动特征提取和情感识别。
通过构建多层卷积层和池化层，可以有效地提取EEG信号中的关键特征。
四、实验与结果分析1. 数据集与预处理本文采用公开的EEG情感数据集进行实验。
在数据预处理阶段，我们对EEG信号进行了滤波、去噪等操作，以提高数据质量。
灵巧干扰原理
灵巧干扰原理
灵巧干扰是一种先进的干扰技术，其原理是根据干扰对象和干扰环境的变化，使干扰信号的样式（结构和参数）灵活地改变，或者使干扰信号的特征与目标回波信号非常相似。
这种干扰方式可以有效地干扰目标信号，降低目标检测的难度，提高干扰性能。
灵巧干扰可以通过多种方式实现，如直接数字合成（DDS）或数字触频（DRFM）。
其中，基于DRFM的灵巧噪声干扰产生原理图如下：
1. 采集真实回波：通过接收机采集目标回波信号。
2. 卷积噪声：将采集到的回波信号与噪声信号进行卷积运算，以产生灵巧噪声干扰信号。
3. 调整多普勒：根据目标运动状态和干扰环境，调整干扰信号的多普勒频移。
4. 角度欺骗：通过多部干扰机实施角度上的欺骗，包括后续的航迹等等。
5. 合成干扰信号：将多个灵巧噪声干扰信号合成一路干扰信号，以实现对目标信号的有效干扰。
灵巧干扰技术具有很强的灵活性和适应性，可以针对不同的目标信号和环境进行快速调整和优化，因此被广泛应用于雷达、通信、导航等领域。
多尺度特征增强的PCB板表面缺陷检测算法
多尺度特征增强的PCB板表面缺陷检测算法目录一、内容概括 (1)二、算法背景与概述 (2)三、多尺度特征增强技术介绍 (3)3.1 多尺度特征定义 (5)3.2 特征增强技术应用意义及作用 (5)四、PCB板表面缺陷检测算法设计 (6)4.1 数据收集与预处理流程规范 (7)4.2 特征提取与分析模块划分说明 (8)4.3 缺陷检测算法选择与优化方向研究 (10)五、基于多尺度特征增强的检测算法研究实现 (11)5.1 图像预处理及噪声消除策略部署介绍 (12)5.2 多尺度特征提取方法论述与实现细节展示 (13)5.3 特征融合与缺陷识别算法构建及性能评估指标设计 (14)六、实验设计与结果分析论证 (16)6.1 实验数据采集及标注规则制定说明 (17)6.2 实验方案设计及参数配置演示 (19)6.3 实验结果分析与性能评估报告呈现 (20)七、系统测试与性能优化探讨 (22)一、内容概括本篇文档深入探讨了一种先进的PCB板表面缺陷检测算法，该算法通过结合多尺度特征增强技术，显著提升了缺陷识别的准确性和效率。
文档首先对PCB板表面缺陷检测的重要性进行了阐述，指出其在电子制造领域中的关键作用。
详细介绍了多尺度特征增强技术的核心原理和实现方法，包括如何通过不同尺度下的图像信息捕捉缺陷的微妙特征。
在算法描述部分，本文档详尽地展示了缺陷检测算法的整个流程，包括预处理、特征提取、模型训练和缺陷分类等关键步骤。
算法采用了深度学习技术，利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的融合，有效地处理了图像数据中的复杂纹理和噪声，从而提高了缺陷识别的精度和可靠性。
文档还通过一系列实验结果验证了所提算法的有效性，并与其他常用方法进行了对比分析。
实验结果表明，本算法在处理复杂PCB板表面缺陷时表现出色，能够准确地检测出各种类型的缺陷，为电子设备的可靠性和稳定性提供了有力保障。
文档还讨论了算法在实际应用中可能面临的挑战和未来研究方向，为相关领域的进一步研究和应用提供了有益的参考。
基于神经网络的噪声识别与消除算法研究
基于神经网络的噪声识别与消除算法研究摘要：噪声是指干扰信号的不期望成分，会对信息的可靠性和准确性造成严重影响。
因此，噪声的识别与消除一直是信号处理领域的热门研究方向。
本文旨在探讨基于神经网络的噪声识别与消除算法，分析其原理、方法和应用，并评估其性能。
一、介绍：噪声是指信号中不想要的复杂成分，包括随机噪声、周期性噪声和脉冲噪声等。
在实际应用中，噪声常常对音频、图像和语音等信号的质量产生不利影响，因此，准确识别和消除噪声成为了至关重要的任务。
二、基于神经网络的噪声识别与消除算法：神经网络是一种通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式来实现自适应信息处理的方法。
基于神经网络的噪声识别与消除算法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：将原始信号进行预处理，包括降噪、去除冗余特征和归一化等。
预处理的目的是提高算法的鲁棒性和准确性。
2. 特征提取：根据信号的频谱、统计特征和时频特性等，提取能够代表信号的特征。
常用的特征提取方法包括小波变换、短时傅里叶变换和自相关函数分析等。
3. 网络训练：将特征作为网络的输入，利用已标记的标准信号训练神经网络。
训练过程中，采用反向传播算法对网络的权值和偏置进行调整，以提高网络的准确性。
4. 噪声识别：将待处理信号输入训练好的神经网络中，通过网络输出判断信号是否受到噪声干扰。
噪声识别算法的关键在于神经网络的设计和训练策略。
5. 噪声消除：当识别到噪声存在时，根据噪声的特征和信号的特点，采取相应的消噪算法对信号进行处理。
常用的噪声消除方法包括滤波、自适应调整和插值等。
三、应用和挑战：基于神经网络的噪声识别与消除已被广泛应用于语音信号处理、音频降噪和图像增强等领域。
1. 语音信号处理：语音识别、语音合成和语音增强等任务中，神经网络算法能够准确识别和消除噪声，提高语音信号的可听性和识别率。
2. 音频降噪：在音乐和广播领域，神经网络算法能够识别和消除背景噪声，提高音频质量和用户体验。
3. 图像增强：在图像处理中，神经网络算法能够提取图像的特征，消除噪声，增强图像的清晰度和细节。
灵巧干扰及其对抗技术的研究现状与展望
灵巧干扰及其对抗技术的研究现状与展望金珊珊;王春阳;冯存前;田波【摘要】灵巧干扰是对抗现代雷达新技术和新体制的一种有效干扰方式,首先介绍了灵巧噪声干扰的概念,其次总结了对灵巧噪声干扰对抗技术的现状,分析了灵巧噪声干扰的应用前景和下一步的研究方向.【期刊名称】《舰船电子对抗》【年(卷),期】2013(036)005【总页数】5页(P11-14,19)【关键词】灵巧噪声干扰;卷积调制;乘积调制;梳状谱;射频存储器【作者】金珊珊;王春阳;冯存前;田波【作者单位】空军工程大学,西安710051;空军工程大学,西安710051;空军工程大学,西安710051;空军工程大学,西安710051【正文语种】中文【中图分类】TN9720 引言电子对抗技术在现代战争中的地位随着各种军事技术的发展变得日益重要。
作为现代防空体系的核心传感器，雷达的干扰与抗干扰技术始终是各国最热门的研究课题。
现代新型雷达普遍采用了相参脉冲、脉冲压缩等发射信号形式，具有时宽大、带宽大等特点，并且在接收机里面使用相参接收技术，极大地抑制了杂波干扰和非相参干扰，增大了传统压制干扰和欺骗式干扰对其产生显著干扰的难度。
作为一种新的干扰信号形式，灵巧干扰是通过对雷达信号的脉内特征进行调制产生的，可以有效对抗雷达新体制和新技术，因此受到了广泛的关注和研究。
D.C.施莱赫在其1999年出版的《信息时代电子战》一书中首次提出“灵巧干扰”的概念［1］：“灵巧干扰同时具有压制干扰和欺骗式干扰的特点，干扰通过在雷达中心频率附近发射许多在时域上与真实目标回波重叠，并且覆盖住目标回波噪声的猝发脉冲来实现。
虽然这种干扰波形没有真正的转发式干扰机的全部效果，但是由于其了解的敌雷达信息比真正的噪声干扰机多，因而与真正的噪声干扰机相比，它能够更好地利用干扰能量，而且不易被旁瓣取消（SLC）和旁瓣消隐（SLB）抗干扰技术影响。
”在施莱赫提出灵巧干扰的概念之后，国内外许多学者都对这一概念进行了研究，目前的研究主要集中在干扰实现方法［2-3］、干扰效果分析［4-5］、对抗方法研究［6-7］等方面。
《基于脑区注意力机制的多特征融合1DCNN的EEG情感识别研究》范文
《基于脑区注意力机制的多特征融合1DCNN的EEG情感识别研究》篇一一、引言情感识别是人工智能领域中的一项重要研究内容，尤其是在人类与机器交互的过程中。
随着神经科学和计算机科学的交叉发展，脑电信号（EEG）在情感识别领域的应用逐渐受到关注。
本文旨在探讨基于脑区注意力机制的多特征融合一维卷积神经网络（1DCNN）在EEG情感识别中的应用。
二、EEG与情感识别的背景及重要性EEG作为一种非侵入式的脑电信号测量手段，具有实时、高分辨率的优点，是情感识别领域的重要数据来源。
通过分析EEG 信号，可以了解大脑在处理情感信息时的动态变化，从而为情感识别提供依据。
然而，由于EEG信号的复杂性、非线性和时变性，如何有效地提取和识别情感相关的特征成为了一个重要的研究问题。
三、脑区注意力机制与多特征融合为了解决上述问题，本文引入了脑区注意力机制和多特征融合的方法。
脑区注意力机制通过关注不同脑区的活动情况，提取与情感相关的特征信息。
多特征融合则将多种特征进行整合，以提高情感识别的准确性和鲁棒性。
四、一维卷积神经网络（1DCNN）的引入一维卷积神经网络（1DCNN）是一种深度学习模型，适用于处理具有时间序列特性的数据，如EEG信号。
通过构建多层卷积层和池化层，1DCNN可以自动提取EEG信号中的有效特征，从而为情感识别提供支持。
五、方法与实验设计本研究采用多特征融合的1DCNN模型进行EEG情感识别。
首先，通过脑区注意力机制提取EEG信号中的多种特征；然后，将这些特征进行融合，输入到1DCNN模型中进行训练；最后，通过实验验证模型的性能和效果。
实验数据来源于公开的EEG情感数据集，包括不同情感状态下的EEG信号。
六、实验结果与分析实验结果表明，基于脑区注意力机制的多特征融合1DCNN 模型在EEG情感识别方面具有较好的性能。
与传统的特征提取方法相比，该方法能够更准确地提取与情感相关的特征信息，提高情感识别的准确率。
此外，通过调整模型的参数和结构，可以进一步提高模型的性能和鲁棒性。
灵巧噪声识别与对抗技术研究
采样复制而成的 ， 而真正的雷 达回波则 是雷达信号经过 目标
反射 回波而得到 的， 因此 ， 由于信号产生机理不 同， ２种 信号
特征存在差别 。
２ １ 时域 差 别 ．
１ 灵 巧 噪 声 干 扰 技 术
灵 巧 噪声 这 一 概念 最早 由施 赖 赫 在 其 １９ ９９年 出 版 的 著
图 ３ 真 实 雷 达 回波 信 号
会 产生多普勒频移 ， 即 ＝ ； ０ 而经过 目标 反射 回来 的真 实信
号 一 定 有 多 普 勒 频 移 。 因 此 ， 以利 用 另 外 １组 雷 达 波 测 量 可
２ ２ 频 域 差 别 ．
目标的多普勒频移 与雷达 回波 信号 的 多普勒 是否 一致来 判
恒， ： 等 灵巧 噪 声识 别与 对抗技 术研 究
层 声信号差别 也进 行了详细论述 。
１９ ３
图 ２ 由 Ｄ Ｆ 技 术 产 生 信 号 Ｒ Ｍ
： 艮 ＿ 信 号 一
＇
号
’
＿
一
， ，
｝
ｆ
图 ４ 雷 达信 号 与 Ｄ Ｆ 信 号 在 频 域 上 的 差 别 ＲＭ
判
断
２ ）寄生信号 抽样过程 中 ， 抽样方法将 引入 １组以抽样频率 ． 间隔 为 的多个信号 。在 噪声 干扰的过程 中 ， 干扰 机可 以用 滤波 器将 寄生信号滤 除 ， 但是 受带 宽影 响 ， 彻底 滤 除基带 附近 的 寄生
信 号 比较 困难 。 可 以 通 过 检 测 信 号 中 是 否 存 在 寄 生 信 号 来 识别噪声 。
３ ２ 反移 频 干 扰 ．
四 川 兵 工 学 报
ｈ ｐ ／ ｓｂ ． ｕｓｌ． ｏ ／ ｔ ：／ ｃ ｇｊ ｒ ｗ ｃｍ ｔ ｏ ｅ
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究一、引言随着智能语音助手、语音识别技术在日常生活中的广泛应用，语音识别技术已经成为人工智能领域的一个热门研究方向。
在实际应用场景中，语音识别技术往往会面临各种复杂的噪声环境，如街道上的交通噪音、人群的喧闹声、工业设备的机械噪音等，这些噪声都会对语音信号的质量和识别准确性造成影响，因此如何在噪声环境下提高语音识别的准确度成为一个迫切需要解决的问题。
二、噪声环境下的语音识别挑战在噪声环境下进行语音识别，面临着多方面的挑战。
首先是噪声会改变语音信号的谐波结构和频谱特征，降低语音信号的可辨识性。
其次是噪声会干扰信号的时域和频域特征，使得语音信号的频谱平滑度降低，共振峰位置偏移，极大地增加了识别困难度。
噪声还会改变语音信号的能量分布，使得语音信号的高能量部分减弱，低能量部分增强，导致语音信号的动态范围降低，从而对语音识别算法的效果产生不利影响。
三、噪声环境下的语音识别算法为了解决噪声环境下的语音识别问题，研究人员提出了多种算法和方法。
常用的方法包括：1. 噪声抑制噪声抑制是通过对语音信号进行滤波或者变换来减弱噪声对语音信号的干扰。
常用的噪声抑制方法包括谱减法、频域抑制法、时域抑制法等。
这些方法可以有效地减弱噪声对语音信号的影响，提高语音识别的准确度。
2. 特征增强特征增强是通过对语音信号的特征进行增强，使得语音信号在噪声环境下更易于识别。
常用的特征增强方法包括倒谱平滑、频谱增强、自适应预加重等。
这些方法可以提高语音信号的可辨识性，降低噪声干扰。
3. 模型优化模型优化是通过对语音识别模型进行改进，使得模型能够更好地适应噪声环境下的语音信号。
常用的模型优化方法包括改进神经网络结构、引入噪声模型进行训练、使用多模态信息进行辅助等。
这些方法可以提高语音识别模型对噪声环境下语音信号的鲁棒性，从而提高识别准确度。
四、研究现状及未来发展趋势目前，噪声环境下的语音识别算法研究取得了一定的进展，但仍然存在一些问题和挑战。
基于ＰＤＷ_多特征融合的辐射源信号分选方法
第４６卷 第１期２０２４年１月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６ Ｎｏ．１Ｊａｎｕａｒｙ ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０１ ００８０ ０８ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１１２１３；修回日期：２０２２０５０５；网络优先出版日期：２０２２０７１１。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２０７１１．１５０９．０１６．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（６１９０６０３８）；中央高校基本科研业务费专项资金（２２４２０２１Ｒ４１１８４）；东南大学“至善青年学者”支持计划资助课题 通讯作者．引用格式：罗佳奕，李煊鹏，李江浩，等．基于ＰＤＷ多特征融合的辐射源信号分选方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（１）：８０ ８７．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＵＯＪＹ，ＬＩＸＰ，ＬＩＪＨ，ｅｔａｌ．ＲａｄｉａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓｏｒｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＰＤＷｍｕｌｔｉ ｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉ ｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（１）：８０ ８７．基于犘犇犠多特征融合的辐射源信号分选方法罗佳奕１，李煊鹏１， ，李江浩２，薛启凡１，杨 凤１，张为公１（１．东南大学仪器科学与工程学院，江苏南京２１１１８９；２．中国航天科工集团８５１１研究所，江苏南京２１１１００） 摘 要：针对现有辐射源信号分选技术混叠信号处理困难、分选精度不高的问题，提出了一种针对脉冲信号描述字的多特征融合分选方法，采用分治思想，具备两级分选架构。
第一步通过构建时空密度聚类模型，分离出在时频域上混叠的辐射源信号；第二步通过多参数交并比方法，进一步提升算法精度。
与传统方法相比，所提方法能够有效分选出时频域混叠脉冲序列，受辐射源脉冲重复间隔变化造成的影响较小，相比传统方法具有更高的准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｊ ａ ｍｍ ｉ ｎ ｇ ．Ｂｅ ｓ ｉ ｄ ｅ ｓ ，ｗｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｘ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍｅ ａ ｎ ｓ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｈ ａ ｓ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ｇ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｓ ｍａ ｒ ｔ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｊ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｅ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｊ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｓ ｏ ｍｅ ｎ ｅ ｗ ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ．Ｔｏ ｄ ｅ ａ ｌ
闰 琰。 李 明， 卢 云 龙
（ 西 安 电子 科 技 大学 雷达 信 号 处 理 国 家 重 点 实 验 室 ， 陕西西安 ７ １ ０ ０ ７ １ ） 摘 要 ： 灵 巧 噪 声 干扰 已成 为 一 种 作 用 于 新 体 制 相 参 雷 达 的 重要 干 扰 类 型 。 为 了有 效 抑 制 该 类 干 扰 ， 提 出一种 基 于 多维特 征 的 抗 干扰 方 式 。通 过 分析 Ｄ Ｒ Ｆ Ｍ 产 生 灵 ｊ 噪声干扰原理 ， 建 立 目标 与 干 扰 信 号 模 型 ； 在 分析 对 比 两类 信 号特 性 的 基 础 上 ， 提 取 包络 起 伏 参数 、 相位 门 限 内概 率 及 盒 维数 特 征 以表 征 目标 与 干 扰 信 号在波形 、 相位及 尺度信 息上的差异 ； 为 了进 一 步 提 高 干 扰 识 别 性 能 ， 加 入 表 征 信 号 复 杂 度 的近 似 熵 特 征 ，
分 析 表 明该 特 征 因子 对 噪 声具 有 较 强 的 鲁棒 性 ； 最 后 采 用 支撑 向 量机 对 提 取 的 多 维 特 征 进 行 处 理 以 实现 灵
巧 噪 声 干 扰 的识 别 对 抗 。仿 真 实验 表 明 ， 该 方 法 对 目标 和 干 扰 的 正 确 识 别 率 高且 基 本 不 受干 噪 比影 响 。 关 键 词 ：灵 巧 噪 声 干 扰 ； 特 征 提 取 ；支 持 向 量 机 ；干扰 识 别
中 图分 类 号 ： ＴＮ９ ７ ２ ； ＴＮ９ ７ ４ 文献 标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ ２ ３ ３ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ４ ５ ５ — ０ ７
Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － Ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ － Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ０ ｎ ０ ｆ Ｓ ｍａ ｒ ｔ Ｎｏ ｉ ｓ ｅ Ｊ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ
ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ａ ｇ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ．Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｔ ｈ ｅ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ （ Ｓ ＶＭ ）ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｔ ｏ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｙ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ
ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｊ ａ ｍ ｍｉ ｎ ｇ，ａ ｎ ａ ｎ ｔ ｉ — ｊ ａ ｍ ｍｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ．Ｗ ｅ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｏ ｆ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｏ ａ ｎ ｄ ｊ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ｂ ｙ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｒ ａ ｄ ｉ ｏ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ｍｅ ｍｏ ｒ ｙ （ ＤＲＦ Ｍ） ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｊ ａ ｍｍ ｉ ｎ ｇ ．Ｔｈ ｅ ｅ ｎ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｆ ｌ ｕ ｃ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｈ ａ ｓ ｅ ｇ ａ ｔ ｅ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｂ ｏ ｘ ｄ ｉ —
ＹＡＮ Ｙａ ｎ．ＬＩ Ｍｉ ｎ ｇ．ＬＵ Ｙｕ ｎ ｌ ｏ ｎ ｇ
（ Ｎａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｆ Ｒ ａ ｄ ａ ｒ Ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ， Ｘｉ ｄ ｉ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｘｉ ’ （ ｉ ｎ ７ １ ０ ０ ７ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
第 ５期
２ ０ １ ３年 １ ０月
雷 达 科 学 与技 术
Ｒａ ｄａｒ Ｓｃｉ ｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎ ｏ１ ｏｇｙ
Ｖ０ １ ． １ １ Ｎｏ ． ５ Ｏｃ ｔ ｏ ｂ ｅ ｒ ２ Ｏ １
基 于 多 特 征 联 合 处 理 的 灵 巧 噪 声 干 扰 识 别