基于稳态循环谱特征的通信辐射源识别方法

周楷¹, 黄赛^1,2, 曾昱祺³, 高晖¹, 卢华²

1. 北京邮电大学 信息与通信工程学院, 北京 100876;
2. 广东省新一代通信与网络创新研究院, 广州 510700;
3. 国家无线电监测中心, 北京 100037

收稿日期:2020-10-07发布日期:2021-06-23
通讯作者:卢华(1976-),男,高级工程师,E-mail:luhua@gdcni.cn.E-mail:luhua@gdcni.cn
作者简介:周楷(1995-),男,硕士生.
基金资助:国家重点研发计划项目（2020YFB1807602）；国家自然科学基金项目（61801052）

Communication Emitter Identification Method Based on Steady-State Cyclic Spectrum Characteristics

ZHOU Kai¹, HUANG Sai^1,2, ZENG Yu-qi³, GAO Hui¹, LU Hua²

1. School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. Guangdong Communications & Networks Institute, Guangzhou 510700, China;
3. The State Radio Monitoring Center, Beijing 100037, China

Received:2020-10-07Published:2021-06-23

摘要/Abstract

摘要： 为实现低信噪比环境下多种通信辐射源的高精度识别，提出了一种基于稳态循环谱特征的通信辐射源识别方法，利用循环谱频域截面谱对高斯噪声的强鲁棒性，提取不同辐射源成形滤波器间的本征差异进行识别.首先对接收到的稳态信号提取循环谱频域截面谱并利用主成分分析方法降维，之后分别采用皮尔逊相关系数法、概率神经网络、弗雷歇距离法等判决方法进行辐射源类别判决.仿真实验显示，该特征使用概率神经网络判决和皮尔逊相关系数法判决，显著优于传统循环频率域的切片特征，证明有一定应用价值.
中图分类号:
TN911

引用本文

周楷, 黄赛, 曾昱祺, 高晖, 卢华. 基于稳态循环谱特征的通信辐射源识别方法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(3): 100-105.
ZHOU Kai, HUANG Sai, ZENG Yu-qi, GAO Hui, LU Hua. Communication Emitter Identification Method Based on Steady-State Cyclic Spectrum Characteristics[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2021, 44(3): 100-105.





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