公开(公告)号：CN110988803A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911095829.3

申请日：2019-11-11

Applicant: 浙江大学

Inventor： 何淑婷 ,  秦晋 ,  张泽银 ,  邵鹏飞 ,  闫正兵 ,  仵志鹏 ,  张志猛 ,  程宇峰 ,  王文海 ,  刘兴高

IPC: G01S7/02 ,  G01S7/36

Abstract: 本发明公开了一种高置信度动态调整的雷达辐射源个体识别系统，包括输入数据预处理模块、雷达辐射源信号个体识别极限梯度提升建模模块、智能寻优模块以及雷达辐射源信号个体识别极限梯度提升识别模块、在线校正模块。本发明克服了目前已有的传统的雷达辐射源识别方法识别精度低，鲁棒性差，识别时间长，无法投入实际应用的不足，具有识别精度高，鲁棒性强，识别速度快，适合于实际在线应用等特点。

公开(公告)号：CN110988802A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911095045.0

申请日：2019-11-11

Applicant: 浙江大学

Inventor： 蒋雅萍 ,  包军 ,  王文海 ,  茆旋宇 ,  张泽银 ,  赵浩波 ,  王史春 ,  程宇峰 ,  张志猛 ,  刘兴高

IPC: G01S7/02 ,  G01S7/36

Abstract: 本发明公开了一种基于信号尺度分解的雷达辐射源识别系统，该系统由雷达信号数据库、雷达接收机、信号分解模块、分类器和识别结果显示仪组成。雷达信号数据库存储历史收集到的已知类型的雷达信号，雷达接收机接收最新的未知类型的雷达信号。所有的雷达信号通过信号分解模块进行数据多尺度分解处理，然后处理过后的数据由分类器识别出雷达辐射源的类型，最后识别结果显示仪显示结果。本发明通过多尺度分解和轻量梯度提升树提取雷达辐射源的脉内特征，相比常规特征能更好地进行分类识别；对辐射源信号进行深度多尺度分析时，将信号进行多频分解，并且为了防止频率混淆，对原始信号进行了添加白噪声并求平均的处理，进一步提高了识别的准确性。