尹良，林睿，王曉雷，姚宇亮，周林，何元

研究與開(kāi)發(fā)

基于頻譜形狀的低復(fù)雜度雷達(dá)信號(hào)分類(lèi)

尹良1，林睿1，王曉雷2，姚宇亮1，周林1，何元1

（1. 北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，北京 100876；2. 軍事科學(xué)院國(guó)防科技創(chuàng)新研究院，北京 100071）

為解決雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別中存在的計(jì)算復(fù)雜度高、低信噪比環(huán)境識(shí)別準(zhǔn)確率低和仿真數(shù)據(jù)真實(shí)度低等問(wèn)題，提出了基于頻譜形狀的低復(fù)雜度雷達(dá)信號(hào)分類(lèi)算法。對(duì)信號(hào)頻譜進(jìn)行歸一化，按頻譜采樣的方法提取特征參數(shù)，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)模型。雷達(dá)信號(hào)源生成數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果表明，本算法對(duì)Barker碼、Frank碼、LFM、BPSK、QPSK調(diào)制和常規(guī)雷達(dá)信號(hào)的分類(lèi)準(zhǔn)確率大于90%（SNR≥3 dB），計(jì)算復(fù)雜度低，能適應(yīng)信號(hào)參數(shù)變化，具有很好的泛化性。

頻譜形狀；低復(fù)雜度；特征提??；頻譜采樣

0 引言

雷達(dá)信號(hào)識(shí)別技術(shù)在電子對(duì)抗和無(wú)線電監(jiān)測(cè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。脈內(nèi)調(diào)制雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別是雷達(dá)信號(hào)偵察的關(guān)鍵一環(huán)，關(guān)系著后續(xù)信號(hào)的參數(shù)估計(jì)，為情報(bào)獲取和干擾等提供極大幫助，所以雷達(dá)信號(hào)分類(lèi)算法的研究至關(guān)重要。隨著電子信息技術(shù)的發(fā)展，新的雷達(dá)信號(hào)調(diào)制方式不斷涌現(xiàn)，電磁環(huán)境日益復(fù)雜。傳統(tǒng)雷達(dá)信號(hào)識(shí)別算法的局限性愈加突出，雷達(dá)信號(hào)的調(diào)制識(shí)別也面臨新的挑戰(zhàn)。

一直以來(lái)，雷達(dá)信號(hào)的脈內(nèi)調(diào)制識(shí)別算法研究是學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]運(yùn)用譜相關(guān)分析法，提出了4個(gè)相干特征參數(shù)，使用支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）作為分類(lèi)器完成了雷達(dá)信號(hào)的調(diào)制識(shí)別。文獻(xiàn)[2]研究了小波變換算法中常用的Morlet小波方法。此類(lèi)方法通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換，提取小波脊線作為特征進(jìn)行脈內(nèi)調(diào)制雷達(dá)信號(hào)的分類(lèi)。但此方法需要選擇合理的小波基，且小波脊線提取算法易受噪聲干擾，實(shí)際應(yīng)用效果不理想。文獻(xiàn)[3]提出了以四階和六階累計(jì)量作為特征參數(shù)的識(shí)別算法，基于高階累積量的調(diào)制識(shí)別算法對(duì)相關(guān)參數(shù)的擾動(dòng)具有一定抗性，算法具有較好的穩(wěn)健性。但上述算法都存在計(jì)算復(fù)雜、實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)難度較大的問(wèn)題。文獻(xiàn)[4]提出基于相對(duì)無(wú)模糊相位重構(gòu)的脈內(nèi)調(diào)制雷達(dá)信號(hào)識(shí)別方法，但能識(shí)別的調(diào)制方式單一；文獻(xiàn)[5]針對(duì)低信噪比環(huán)境改進(jìn)了該算法，實(shí)現(xiàn)了當(dāng)信噪比大于6 dB時(shí)，對(duì)二進(jìn)制相移鍵控（binary phase-shift keying，BPSK）、四相移相鍵控（quadrature phase-shift keying，QPSK）、線性調(diào)頻和雙線性調(diào)頻雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率高于90%；文獻(xiàn)[6]通過(guò)提取信號(hào)頻譜復(fù)雜度特征、信號(hào)平方頻譜特征、譜峰特征以及最小二乘直線擬合方差特征，以4個(gè)特征參數(shù)為出發(fā)點(diǎn)設(shè)計(jì)的基于頻譜復(fù)雜度的分類(lèi)算法，在信噪比大于6 dB時(shí)，窄脈沖雷達(dá)信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率較高。文獻(xiàn)[7]使用時(shí)頻分析、圖像處理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行雷達(dá)信號(hào)的調(diào)制識(shí)別，通過(guò)引入Cohen類(lèi)時(shí)頻分布和二重濾波、雙線性插值等圖像處理技術(shù)以獲得高質(zhì)量時(shí)頻圖像，但算法計(jì)算復(fù)雜度很高，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要數(shù)小時(shí)。文獻(xiàn)[8]提取低復(fù)雜度的瞬時(shí)信號(hào)特征及其統(tǒng)計(jì)量作為特征向量，通過(guò)FPGA編程實(shí)現(xiàn)了6種雷達(dá)信號(hào)的實(shí)時(shí)調(diào)制識(shí)別，在信噪比大于7 dB時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率大于90%。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在調(diào)制識(shí)別領(lǐng)域取得了很好的成果，但少有應(yīng)用于實(shí)際硬件系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)，一方面是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜度高，難以部署到實(shí)際的在線實(shí)時(shí)系統(tǒng)；另一方面是網(wǎng)絡(luò)深度受硬件計(jì)算能力的限制，淺層網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率較低。文獻(xiàn)[9]中基于軟件無(wú)線電設(shè)備AD9361提取簡(jiǎn)單信號(hào)特征作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸入向量，對(duì)比了23種機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于實(shí)時(shí)調(diào)制識(shí)別的效果，其中SVM的總體識(shí)別準(zhǔn)確率最高，為86.3%，在信噪比大于15 dB時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率大于90%；文獻(xiàn)[10]結(jié)合通用軟件無(wú)線電外設(shè)（universal software radio peripheral，USRP）和GNU Radio實(shí)現(xiàn)了通信信號(hào)的實(shí)時(shí)調(diào)制識(shí)別，該調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)離線訓(xùn)練殘差網(wǎng)絡(luò)（residual network，ResNet），使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行在線預(yù)測(cè)，近似達(dá)到實(shí)時(shí)效果。該系統(tǒng)對(duì)于6種常見(jiàn)通信信號(hào)的總體識(shí)別準(zhǔn)確率在信噪比大于8 dB時(shí)大于90%，在信噪比大于14 dB時(shí)大于96%。文獻(xiàn)[11]提取信號(hào)瞬時(shí)特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了7種通信信號(hào)的實(shí)時(shí)調(diào)制識(shí)別，在信噪比大于6 dB時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率大于90%。

綜上所述，首先，傳統(tǒng)的雷達(dá)信號(hào)分類(lèi)算法多依賴(lài)于IQ基帶信號(hào)的信號(hào)處理轉(zhuǎn)換，計(jì)算復(fù)雜度高，且要求信號(hào)的參數(shù)滿足一定條件，不能較好地解決低功耗終端限制下雷達(dá)信號(hào)的實(shí)時(shí)分類(lèi)問(wèn)題。目前的實(shí)時(shí)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)為了降低復(fù)雜度，通常提取簡(jiǎn)單的瞬時(shí)信號(hào)特征，但該類(lèi)系統(tǒng)犧牲了抗噪性以提高識(shí)別準(zhǔn)確率，需要在較高信噪比環(huán)境（一般大于6 dB）下才能保證較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。其次，上述研究多采用仿真軟件生成雷達(dá)信號(hào)，沒(méi)有考慮實(shí)際雷達(dá)信號(hào)監(jiān)測(cè)時(shí)需要應(yīng)對(duì)的接收機(jī)頻偏和相偏等不理想因素，導(dǎo)致信號(hào)識(shí)別的理論仿真結(jié)果與實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)存在一定的差距。本文的創(chuàng)新點(diǎn)是借助于圖像處理中的形狀識(shí)別，提取雷達(dá)信號(hào)的頻譜形狀作為信號(hào)的特征，通過(guò)將頻譜圖像標(biāo)準(zhǔn)化，解決了雷達(dá)信號(hào)參數(shù)變化的問(wèn)題；通過(guò)對(duì)頻譜下采樣提取特征，計(jì)算復(fù)雜度低，并避免了傳統(tǒng)方法對(duì)IQ時(shí)域信號(hào)處理需要考慮頻偏和相偏等問(wèn)題；采用半實(shí)物仿真方法采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)更加貼近實(shí)際工程場(chǎng)景。本算法能識(shí)別頻譜形狀存在較大差異的雷達(dá)信號(hào)，并不局限于固定幾類(lèi)調(diào)制方式的分類(lèi)識(shí)別上。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法實(shí)現(xiàn)了常規(guī)雷達(dá)信號(hào)、BPSK、QPSK、Barker碼、Frank碼和線性調(diào)頻（linear frequency modulation，LFM）調(diào)制在信噪比（signal-noise ratio，SNR）大于3 dB環(huán)境下大于90%的分類(lèi)準(zhǔn)確率。該算法計(jì)算簡(jiǎn)單，只要頻譜形狀存在較大差異即可實(shí)現(xiàn)低信噪比環(huán)境下的正確分類(lèi)，所以能夠應(yīng)用于多種調(diào)制方式雷達(dá)信號(hào)的分類(lèi)識(shí)別。本文提出的信號(hào)頻譜的預(yù)處理方法使得分類(lèi)模型能適應(yīng)多種參數(shù)下的雷達(dá)信號(hào)。其次，運(yùn)用包含不同參數(shù)雷達(dá)信號(hào)的訓(xùn)練集訓(xùn)練的模型正確率較單一參數(shù)情況基本不變，模型泛化性較傳統(tǒng)算法有很大提高。

1 雷達(dá)信號(hào)模型和數(shù)據(jù)集

表1 6種雷達(dá)信號(hào)的數(shù)學(xué)模型

為了模擬真實(shí)的雷達(dá)信號(hào)射頻接收?qǐng)鼍?，本文使用安捷倫信?hào)源N5182配合Keysight的軟件Signal Studio for Pulse Building生成2 GHz的雷達(dá)信號(hào)，經(jīng)過(guò)空中真實(shí)信道傳輸?shù)竭_(dá)泰克6 114頻譜儀，信號(hào)采集場(chǎng)景實(shí)物如圖1所示，數(shù)據(jù)采集信息見(jiàn)表2。在MATLAB中對(duì)實(shí)際采集的高信噪比雷達(dá)信號(hào)使用AWGN函數(shù)仿真不同信噪比的噪聲環(huán)境，本文主要研究了高斯白噪聲對(duì)模型的影響。

圖1 信號(hào)采集場(chǎng)景實(shí)物

表2 數(shù)據(jù)采集信息

2 基于頻譜形狀的雷達(dá)信號(hào)分類(lèi)算法

根據(jù)不同調(diào)制方式的信號(hào)的頻譜形狀差異性，設(shè)計(jì)了基于頻譜形狀的分類(lèi)算法。其計(jì)算復(fù)雜度低且具有一定的抗噪性能。本文算法的重點(diǎn)是提取頻譜形狀的差異性特征，并使該特征能適應(yīng)雷達(dá)信號(hào)參數(shù)的變化。特征的有效性保證了算法的準(zhǔn)確性，特征對(duì)雷達(dá)信號(hào)參數(shù)的適應(yīng)性保證了算法更好的泛化性。本文提出了一種頻譜的預(yù)處理方法，通過(guò)預(yù)處理能將不同參數(shù)雷達(dá)信號(hào)的頻譜統(tǒng)一到相同的標(biāo)準(zhǔn)，且盡可能保證頻譜形狀基本不變。本文算法系統(tǒng)如圖2所示，實(shí)際信號(hào)的處理流程如下。

步驟1 信號(hào)源發(fā)射各種雷達(dá)信號(hào)，頻譜儀采集空中真實(shí)信號(hào)，完成射頻信號(hào)的超外差變頻接收，輸出基帶信號(hào)IQ數(shù)據(jù)至預(yù)處理模塊。

步驟2 在預(yù)處理模塊中，對(duì)基帶信號(hào)IQ數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換（fast Fourier transform，F(xiàn)FT），通過(guò)濾波和歸一化處理后得到統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的頻譜形狀圖，輸出至特征提取模塊。

圖2 本文算法系統(tǒng)

步驟3 在特征提取模塊中，提取頻譜形狀的峰度、偏度以及歸一化頻譜采樣幅值組成特征向量，作為分類(lèi)器的輸入。

步驟4 在訓(xùn)練階段，分類(lèi)器利用特征向量訓(xùn)練淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；在測(cè)試階段，分類(lèi)器利用特征向量預(yù)測(cè)雷達(dá)信號(hào)調(diào)制方式。

2.1 預(yù)處理

離散傅里葉變換，即連續(xù)傅里葉變換在時(shí)域和頻域上的表示都是一種離散形式。離散傅里葉變換的表達(dá)式為：

本文預(yù)處理操作針對(duì)頻譜，包含以下5個(gè)步驟。

步驟1 繪制頻譜圖。根據(jù)離散傅里葉變換相關(guān)原理，繪制雷達(dá)信號(hào)的頻譜圖，后續(xù)操作均為對(duì)頻譜圖的處理。信號(hào)序列由采集的雷達(dá)信號(hào)分割而成，每段序列長(zhǎng)度為16 384點(diǎn)。

步驟2 取頻譜包絡(luò)，去除儀器噪聲。采集的雷達(dá)信號(hào)包含一定的儀器噪聲，其在頻譜散點(diǎn)圖中表現(xiàn)為分布在理想頻譜包絡(luò)內(nèi)的散點(diǎn)?？梢酝ㄟ^(guò)取頻譜包絡(luò)的方法去除大部分儀器噪聲頻譜。

步驟3 頻譜幅值歸一化?？朔盘?hào)功率變化引起的幅值變化，也方便后續(xù)處理。這是機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的要求，也有利于模型的泛化。

步驟4 截取頻譜有效片段。通過(guò)截取頻譜有效片段能去除頻譜兩端無(wú)用、甚至產(chǎn)生干擾的底噪頻段，起到了濾波的作用。該過(guò)程的關(guān)鍵是選擇合適的閾值，保證既去除頻譜兩端的噪聲頻段，又能最大化地保留雷達(dá)信號(hào)頻譜形狀的差異性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，選擇固定閾值效果差，對(duì)不同調(diào)制方式的雷達(dá)信號(hào)不具有適應(yīng)性。本文計(jì)算頻譜數(shù)據(jù)的均值作為閾值，由于高斯白噪聲均值近似為零，所以該閾值對(duì)白噪聲不敏感。

步驟5 頻譜歸一化和插值。不同調(diào)制方式的信號(hào)通過(guò)前述方法截取頻譜的頻段長(zhǎng)度不同，即頻譜數(shù)據(jù)量不同。在同種調(diào)制方式中，隨信號(hào)參數(shù)變化也會(huì)引起頻譜帶寬的變化，截取的頻譜長(zhǎng)度也會(huì)產(chǎn)生不同。因此為了保證后續(xù)特征提取更加快速有效地完成，需要將截取頻段的頻譜數(shù)據(jù)量統(tǒng)一到相同的標(biāo)準(zhǔn)。最好的辦法是計(jì)算頻譜曲線的具體方程，此過(guò)程通過(guò)插值完成。這里引入三次樣條插值方法對(duì)截取的頻段進(jìn)行插值，將截取的頻段數(shù)據(jù)量擴(kuò)展到400個(gè)。

三次樣條插值法具有計(jì)算簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、收斂性高且易在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。

故三次方程可以構(gòu)造成如下形式：

這樣可以構(gòu)造一個(gè)以為未知數(shù)的線性方程組。

左側(cè)的系數(shù)矩陣為嚴(yán)格對(duì)角占優(yōu)矩陣，即每一行中對(duì)角元素的模值大于其余元素模值之和，故線性方程組有唯一解。

2.2 特征提取

特征提取從以下兩方面考慮，一是頻譜形狀的統(tǒng)計(jì)特征，二是頻譜的包絡(luò)形狀。對(duì)于統(tǒng)計(jì)特征，本文提取了頻譜圖中各頻率位置的幅值的峰度和偏度作為特征向量。

對(duì)于頻譜包絡(luò)，采樣是最直觀的特征提取方法。通過(guò)采樣，提取頻譜形狀差異性點(diǎn)位的幅值數(shù)據(jù)作為特征向量可以很好地區(qū)分頻譜形狀不同的各類(lèi)雷達(dá)信號(hào)。此步驟的重點(diǎn)在于提取出這些表征不同形狀差異性的點(diǎn)位。通過(guò)人工選取采樣點(diǎn)費(fèi)時(shí)費(fèi)力且效果差，本文采用了對(duì)預(yù)處理的頻譜下采樣的方法，這一方法的依據(jù)是在采樣點(diǎn)數(shù)足夠多的情況下，必定能包含頻譜形狀的差異性點(diǎn)位。本文中通過(guò)下采樣均勻采集了40個(gè)點(diǎn)，將其頻譜數(shù)據(jù)作為特征向量用于訓(xùn)練分類(lèi)器。頻譜采樣示意圖如圖3所示，將采樣點(diǎn)的頻譜幅值數(shù)據(jù)作為特征參數(shù)用于訓(xùn)練分類(lèi)器。

2.3 分類(lèi)器

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征，通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式并行處理，可以為分類(lèi)等問(wèn)題建立數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)主要是非線性和自適應(yīng)性，它通過(guò)簡(jiǎn)單的信息處理單元（神經(jīng)元）的相互連接，并行地處理信息，最終通過(guò)神經(jīng)元上的權(quán)重等相關(guān)參數(shù)完成學(xué)習(xí)、分類(lèi)等任務(wù)。

本算法使用了淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模型由MATLAB的模式識(shí)別工具箱（nprtool）提供。需設(shè)置的參數(shù)包含隱藏層數(shù)量和訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試集比例。隱藏層數(shù)量越高，模型分類(lèi)的非線性越好。在訓(xùn)練集的劃分中，訓(xùn)練和驗(yàn)證集會(huì)參與模型學(xué)習(xí)的過(guò)程，決定模型訓(xùn)練階段的準(zhǔn)確率；測(cè)試集對(duì)模型的實(shí)質(zhì)性能進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估訓(xùn)練階段得到的模型泛化性。本文使用的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。分類(lèi)器的輸入為經(jīng)預(yù)處理后提取的特征向量（峰度、偏度及頻譜形狀特征），輸出為雷達(dá)信號(hào)調(diào)制類(lèi)型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，由分類(lèi)準(zhǔn)確率的高低確定了最優(yōu)的隱藏層數(shù)量。當(dāng)隱藏層為30層時(shí)，分類(lèi)準(zhǔn)確率最高。

圖3 頻譜采樣示意圖

圖4 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.4 復(fù)雜度分析

目前已發(fā)布的實(shí)時(shí)脈沖雷達(dá)信號(hào)調(diào)制分類(lèi)器并不多。一般來(lái)說(shuō)，由于缺乏信息重現(xiàn)其結(jié)果，很難比較不同的調(diào)制分類(lèi)識(shí)別器的性能，此外，由于許多文獻(xiàn)沒(méi)有提出調(diào)制分類(lèi)識(shí)別器的硬件和軟件實(shí)現(xiàn)，因此，無(wú)法對(duì)實(shí)時(shí)性能進(jìn)行分析[8]。為了進(jìn)行公平的比較，在同樣基于特征的調(diào)制分類(lèi)識(shí)別器中，著重分析信號(hào)預(yù)處理及特征提取算法的復(fù)雜度。

本文算法僅通過(guò)FFT提取特征向量，而其他調(diào)制分類(lèi)識(shí)別器[12-15]為了獲得更好的分類(lèi)性能，以時(shí)頻處理為代價(jià)，需要使用更復(fù)雜的算法。各調(diào)制分類(lèi)器算法復(fù)雜度[16]見(jiàn)表3，抗噪性指示調(diào)制識(shí)別器的總體識(shí)別準(zhǔn)確率大于90%的最低信噪比。

其中，代表分析點(diǎn)數(shù)，代表時(shí)間窗長(zhǎng)點(diǎn)數(shù)?？梢钥吹剿惴ǖ膹?fù)雜度都與分析窗長(zhǎng)和離散時(shí)間點(diǎn)數(shù)有關(guān)。對(duì)比可知，F(xiàn)FT的算法復(fù)雜度最低，而Morlet小波算法復(fù)雜度比較高。本文算法使用了簡(jiǎn)單的信號(hào)特征和分類(lèi)器，沒(méi)有時(shí)頻處理，代價(jià)是抗噪性降低，但與文獻(xiàn)[8]中低復(fù)雜度實(shí)時(shí)調(diào)制分類(lèi)系統(tǒng)相比，對(duì)于LFM、Barker碼、Frank碼調(diào)制類(lèi)型的雷達(dá)信號(hào)，本文算法仍具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率和抗噪性。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為測(cè)試模型的抗噪性和泛化性設(shè)置對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)設(shè)置見(jiàn)表4。

使用相應(yīng)測(cè)試集測(cè)試各組實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男阅?。未做說(shuō)明時(shí)，測(cè)試集大小為每種調(diào)制方式500個(gè)樣本，共3 000個(gè)樣本。實(shí)驗(yàn)1在第一組數(shù)據(jù)的測(cè)試集上有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，對(duì)Barker碼、Frank碼和LFM調(diào)制的雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率大于98%（SNR≥0 dB）。實(shí)驗(yàn)2在第一組數(shù)據(jù)的測(cè)試集上有很高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，不同信噪比測(cè)試集結(jié)果如圖5所示。隨信噪比降低，正確率降低，在信噪比大于10 dB時(shí)，正確率在97%以上，在0 dB信噪比下，正確率降低到86.8%。0 dB和10 dB環(huán)境測(cè)試集混淆矩陣分別見(jiàn)表5、表6，錯(cuò)誤集中在BPSK和QPSK兩種調(diào)制方式的識(shí)別上。這是由于這兩種調(diào)制方式雷達(dá)信號(hào)的頻譜形狀相似，在低信噪比環(huán)境下，其頻譜形狀的差異性受到削弱，故分類(lèi)準(zhǔn)確率降低。

表3 各調(diào)制分類(lèi)器算法復(fù)雜度

表4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

為了驗(yàn)證模型的泛化性，實(shí)驗(yàn)3在第一組、第二組及混合第一、二組數(shù)據(jù)的測(cè)試集上有很高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，不同信噪比測(cè)試集結(jié)果如圖6所示。該模型準(zhǔn)確率較實(shí)驗(yàn)2測(cè)試結(jié)果基本不變，分類(lèi)準(zhǔn)確率大于90%（SNR≥4 dB）。模型能適應(yīng)不同參數(shù)的雷達(dá)信號(hào)，其在不同參數(shù)的測(cè)試集上有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，模型具有較好的泛化性能。

表5 實(shí)驗(yàn)2——0 dB環(huán)境測(cè)試集混淆矩陣

表6 實(shí)驗(yàn)2——10 dB環(huán)境測(cè)試集混淆矩陣

圖6 實(shí)驗(yàn)3——不同信噪比測(cè)試集結(jié)果

本算法與文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[8]算法分類(lèi)準(zhǔn)確率對(duì)比如圖7所示。本文算法實(shí)現(xiàn)了在更低信噪比的情況下，達(dá)到與文獻(xiàn)[5]相同的分類(lèi)準(zhǔn)確率。本文算法針對(duì)頻譜形狀差異，對(duì)BPSK、QPSK調(diào)制方式的分類(lèi)效果較差，原因是這兩種調(diào)制方式的雷達(dá)信號(hào)頻譜形狀非常相似，受噪聲影響時(shí)，隨信噪比降低，其頻譜形狀的差異性受到削弱。但其余調(diào)制方式的分類(lèi)準(zhǔn)確率均高于文獻(xiàn)[5]的算法，且本文算法能分類(lèi)的調(diào)制方式更多，滿足頻譜形狀存在較大差異即可，并不局限于固定的幾種調(diào)制方式。對(duì)比同樣使用低復(fù)雜度特征的文獻(xiàn)[8]，本文算法的抗噪性能更好。在信噪比大于3 dB時(shí)，本文算法整體識(shí)別準(zhǔn)確率大于90%，而文獻(xiàn)[8]算法在信噪比大于7 dB時(shí)，整體識(shí)別準(zhǔn)確率大于90%。

圖7 本文算法與文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[8]算法分類(lèi)準(zhǔn)確率對(duì)比

4 算法優(yōu)缺點(diǎn)討論

應(yīng)用圖像處理中的形狀識(shí)別，通過(guò)采樣的方式提取各調(diào)制方式雷達(dá)信號(hào)頻譜形狀的差異性特征，計(jì)算復(fù)雜度低，且避免了傳統(tǒng)方法中對(duì)IQ時(shí)域信號(hào)處理需要考慮的頻偏和相偏等問(wèn)題。該算法實(shí)現(xiàn)了低信噪比下不同參數(shù)雷達(dá)信號(hào)較高準(zhǔn)確率的分類(lèi)識(shí)別。其中通過(guò)預(yù)處理將目標(biāo)頻譜標(biāo)準(zhǔn)化，使得模型能適應(yīng)雷達(dá)信號(hào)的參數(shù)變化。本文提出的頻譜預(yù)處理方法的實(shí)踐意義在于將信號(hào)頻譜標(biāo)準(zhǔn)化，這種思想在提高模型泛化性能的研究中具有很大的潛力。但該算法在應(yīng)對(duì)頻譜形狀相似的調(diào)制方式時(shí)效果不佳，可以與其他算法結(jié)合解決該問(wèn)題。結(jié)果表明，該算法具有很好的泛化性。在低信噪比環(huán)境下，文獻(xiàn)[5]提出的傳統(tǒng)方法的分類(lèi)準(zhǔn)確率大于90%（SNR≥6 dB），文獻(xiàn)[8]提出的低復(fù)雜度實(shí)時(shí)分類(lèi)算法的分類(lèi)準(zhǔn)確率大于90%（SNR≥7 dB），本文算法實(shí)現(xiàn)了在SNR≥3 dB時(shí)，分類(lèi)準(zhǔn)確率大于90%。其次，本文算法針對(duì)頻譜形狀差異較大的雷達(dá)信號(hào)，對(duì)于Barker碼、Frank碼和LFM調(diào)制此類(lèi)頻譜差異較大的雷達(dá)信號(hào)的分類(lèi)準(zhǔn)確率很高，在0 dB環(huán)境也高于98%。這也說(shuō)明本文算法并不局限于固定的幾種調(diào)制方式，頻譜形狀存在較大差異是實(shí)現(xiàn)成功分類(lèi)的主要條件。最后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法在訓(xùn)練集包含不同參數(shù)雷達(dá)信號(hào)時(shí)，分類(lèi)準(zhǔn)確率較單一參數(shù)情況基本不變，模型的泛化性高。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文重點(diǎn)研究了基于頻譜形狀的低復(fù)雜度雷達(dá)信號(hào)分類(lèi)算法，提出了頻譜的預(yù)處理方法，可以將不同參數(shù)雷達(dá)信號(hào)的頻譜統(tǒng)一到相同的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)下采樣的方式均勻采集頻譜圖相應(yīng)點(diǎn)位數(shù)據(jù)作為特征參數(shù)，訓(xùn)練分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)雷達(dá)信號(hào)的分類(lèi)。該算法具有較低的計(jì)算復(fù)雜度，便于使用FPGA編程實(shí)現(xiàn)。該算法具有較好的抗噪性能，信噪比大于3 dB時(shí)，分類(lèi)準(zhǔn)確率大于90%，且對(duì)Barker碼、Frank碼和LFM調(diào)制的雷達(dá)信號(hào)分類(lèi)準(zhǔn)確率大于98%（SNR≥0 dB），較目前實(shí)時(shí)調(diào)制識(shí)別算法在信噪比大于6 dB時(shí)信噪比大于90%的現(xiàn)狀，本文算法在抗噪性上有較大提高。頻譜形狀差異是決定分類(lèi)準(zhǔn)確率的主要特征，因此該算法并不局限于固定的幾種調(diào)制方式。其次，該算法具有很好的泛化性，能適應(yīng)不同參數(shù)的雷達(dá)信號(hào)。在訓(xùn)練集混合不同參數(shù)雷達(dá)信號(hào)情況下，分類(lèi)準(zhǔn)確率基本不變，與此同時(shí)，模型泛化性提高。但本文算法對(duì)于頻譜形狀相似的雷達(dá)信號(hào)識(shí)別率較低（如BPSK和QPSK調(diào)制），可嘗試融合多種特征進(jìn)行調(diào)制識(shí)別。

[1] HU H, WANG Y J, SONG J D. Signal classification based on spectral correlation analysis and SVM in cognitive radio[C]//Proceedings of 22nd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA 2008). Piscataway: IEEE Press, 2008: 883-887.

[2] 王渝沖. 雷達(dá)信號(hào)調(diào)制類(lèi)型識(shí)別與參數(shù)估計(jì)方法研究[D]. 長(zhǎng)沙: 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2012.

WANG Y C. Research on the modulation recognition algorithms and parameter estimation algorithms of radar signal[D]. Changsha: National University of Defense Technology, 2012.

[3] 馮祥, 李建東. 調(diào)制識(shí)別算法及性能分析[J]. 電波科學(xué)學(xué)報(bào), 2005, 20(6): 737-740.

FENG X, LI J D. Modulation classification algorithms and performance analysis[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2005, 20(6): 737-740.

[4] 黃知濤, 周一宇, 姜文利. 基于相對(duì)無(wú)模糊相位重構(gòu)的自動(dòng)脈內(nèi)調(diào)制特性分析[J]. 通信學(xué)報(bào), 2003, 24(4): 153-160.

HUANG Z T, ZHOU Y Y, JIANG W L. The automatic analysis of intrapulse modulation characte- ristics based on the relatively non-ambiguity phase restoral[J]. Journal of China Institute of Communications, 2003, 24(4): 153-160.

[5] 王豐華, 黃知濤, 姜文利. 一種有效的脈內(nèi)調(diào)制信號(hào)識(shí)別方法[J]. 信號(hào)處理, 2007, 23(5): 686-689.

WANG F H, HUANG Z T, JIANG W L. An effectual approach of intra-pulse modulated signal recognition[J]. Signal Processing, 2007, 23(5): 686-689.

[6] 劉魯濤, 戴亮軍, 陳濤. 基于頻譜復(fù)雜度的雷達(dá)信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào), 2018, 39(6): 1081-1086.

LIU L T, DAI L J, CHEN T. Radar signal modulation recognition based on spectrum complexity[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2018, 39(6): 1081-1086.

[7] QU Z Y, HOU C F, HOU C B, et al. Radar signal intra-pulse modulation recognition based on convolutional neural network and deep Q-learning network[J]. IEEE Access, 2020(8): 49125-49136.

[8] IGLESIAS V, GRAJAL J, ROYER P, et al. Real-time low-complexity automatic modulation classifier for pulsed radar signals[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2015, 51(1): 108-126.

[9] VALIEVA I, BJ?RKMAN M, ?KERBERG J, et al. Multiple machine learning algorithms comparison for modulation type classification for efficient cognitive radio[C]//Proceedings of MILCOM 2019 - 2019 IEEE Military Communications Conference. Piscataway: IEEE Press, 2019: 318-323.

[10] LIN C, YAN W J, ZHANG L M, et al. A real-time modulation recognition system based on software-defined radio and multi-skip residual neural network[J]. IEEE Access, 2020(8): 221235-221245.

[11] KALEEM Z, ALI M, AHMAD I, et al. Artificial intelligence-driven real-time automatic modulation classification scheme for next-generation cellular networks[J]. IEEE Access, 2021(9): 155584-155597.

[12] LUNDEN J, KOIVUNEN V. Automatic radar waveform recognition[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2007, 1(1): 124-136.

[13] 董志杰, 王曉峰, 田潤(rùn)瀾. 雷達(dá)信號(hào)脈內(nèi)調(diào)制識(shí)別新方法[J]. 航天電子對(duì)抗, 2018, 34(2): 33-37.

DONG Z J, WANG X F, TIAN R L. A new method of radar signal intrapulse modulation recognition[J]. Aerospace Electronic Warfare, 2018, 34(2): 33-37.

[14] 孟凡杰, 唐宏, 王義哲. 基于多特征融合的雷達(dá)輻射源信號(hào)識(shí)別[J]. 計(jì)算機(jī)仿真, 2016, 33(3): 18-22.

MENG F J, TANG H, WANG Y Z. Radar emitter signal recognition based on fusion of features[J]. Computer Simulation, 2016, 33(3): 18-22.

[15] 王渝沖, 宿紹瑩, 陳曾平. 基于小波變換的雷達(dá)信號(hào)調(diào)制類(lèi)型識(shí)別方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程, 2012, 38(23): 166-168, 172.

WANG Y C, SU S Y, CHEN Z P. Method of radar signal modulation type recognition based on wavelet transform[J]. Computer Engineering, 2012, 38(23): 166-168, 172.

[16] 胡楊林. 跳頻信號(hào)盲檢測(cè)與參數(shù)盲估計(jì)算法研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 成都: 電子科技大學(xué), 2016.

HUYANG L. Frequency hopping signal detection and parameter estimation algorithm and implementation[D]. Chengdu: University of Electronic Science and Technology of China, 2016.

Low complexity radar signal classification based on spectrum shape

YIN Liang1, LIN Rui1, WANG Xiaolei2, YAO Yuliang1, ZHOU Lin1, HE Yuan1

1. School of Communication and Information Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China 2. National Innovation Institute of Defense Technology, Academy of Military Science, Beijing 100071, China

In order to solve the problems of high computational complexity, low recognition accuracy of low signal to noise ratio (SNR) environment and low fidelity of simulation data in radar signal modulation recognition, a low complexity radar signal classification algorithm based on spectrum shape was proposed. Signal spectrum was normalized, feature parameters were extracted by spectrum sampling method, and then machine learning classification model was trained. The test results of the data generated by the radar signal source show that the classification accuracy of Barker code, Frank code, LFM code, BPSK, QPSK modulation and conventional radar signals is more than 90% (SNR≥3 dB). The algorithm has low computational complexity, can adapt to the change of signal parameters, and has good generalization.

spectrum shape, low complexity, feature extraction, spectrum sampling

TN971.+1

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2022011

2021?08?20；

2022?01?09

王曉雷，18610763901@163.com

國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目（No.61801034）；國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（No.2018YFB1800802）

The National Nature Science Foundation Youth Fund of China (No. 61801034), The National Key Research and Development Program of China (No.2018YFB1800802)

尹良（1983?），男，博士，北京郵電大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)樾盘?hào)檢測(cè)與估計(jì)、軟件無(wú)線電、機(jī)器學(xué)習(xí)在信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用、無(wú)線電頻譜工程半實(shí)物仿真。

林睿（1998?），男，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院碩士生，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信息處理、人工智能。

王曉雷（1982?），男，博士，軍事科學(xué)院國(guó)防科技創(chuàng)新研究院副研究員、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理、認(rèn)知電磁對(duì)抗、網(wǎng)絡(luò)通信安全。

姚宇亮（1997?），男，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院碩士生，主要研究方向?yàn)殡姶偶嫒轀y(cè)試、智能干擾分析、人工智能。

周林（1998?），男，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院碩士生，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信息處理、人工智能。

何元（1984?），男，博士，北京郵電大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娮觽刹鞂?duì)抗、雷達(dá)信息處理、人工智能。