《聽覺感知在輻射源個體識別中的套用研究》是依託西安電子科技大學，由朱明哲擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：聽覺感知在輻射源個體識別中的套用研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：朱明哲
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
輻射源個體識別面臨複雜的電磁環境感知問題，截獲方需要在噪聲和多徑干擾、有意調製信號混合及信號不完整等不利條件下，唯一地識別輻射源個體。而人類的聽覺感知系統在類似的複雜環境中，往往能夠較好地捕捉目標語音的信號特徵，從而輔助大腦作出最終判決。因此，可以通過分析聽覺感知和電磁環境感知的共性，建立或改進適用於輻射源個體識別的聽覺感知模型，力求為後續識別提供無失真的增強信號及調製分類信息。本項目針對聽覺感知和電磁環境感知的交叉領域，在語譜圖類時頻分析的框架下展開研究，主要內容包括：(1)複雜噪聲下基於聽覺掩蔽效應的輻射源信號增強；(2)基於聽覺期望現象的輻射源信號時頻稀疏重構和瞬時頻率估計；(3)基於聽覺主觀評價準則的輻射源威脅信號感知，包括威脅信號有意調製識別和威脅度定量分析。
結題摘要
本項目針對複雜環境下的輻射源個體識別問題，重點結合聽覺感知模型和機器學習算法，在信號預處理，特徵提取和分類器設計方面展開研究。通過實測數據驗證，項目完成的算法具有良好的特徵增強和指紋識別性能，能夠在複雜的非平穩環境下實現輻射源信號的可靠個體識別。項目具體完成的工作包括：（1）在信號預處理方面，解析推導了高斯白噪聲在S變換域的分布特性。在此基礎上，結合語音譜增強算法，提出新型S變換同時抑制高斯噪聲和α平穩衝擊噪聲，從而實現複雜噪聲環境下的信號特徵增強；（2）在特徵提取方面，重點在時頻分析的框架下提取輻射源信號的非平穩特徵，提出聚焦S變換對時頻特徵進行初步分辨和提取，在此基礎上，利用時頻率分布特徵和多模糊函式近零切片特徵進行融合，為後續分類器識別提供穩健的時頻特徵；（3）在分類器設計方面，重點在極限學習機和核機器學習的基礎上，提出多隱層輸出矩陣極限學習機，特權信息極限學習機和多核融合框架下的支持向量機，有效提高了輻射信號的分類識別精度；（4）在輻射源威脅信號分析方面，在時頻領域利用腐蝕算法提出能量聚集性判定準則，能夠對非平穩信號的時頻聚集性進行定量判斷。通過項目的研究，較好的解決了複雜環境下輻射源個體識別中的部分關鍵問題，為後續研究提供了較為可靠的基礎。
