模糊函數主脊切面特征提取的局域差分方法

摘要：雷達信號分選是電子對抗的關鍵技術,提取和補充新的特征參數是解決復雜體制雷達信號分選難題的有效手段。鑒于模糊函數是表征信號內在結構上的有效工具,本文采用改進粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)快速搜索信號的模糊函數主脊切面,并提出一種基于局域差分的模糊函數主脊切面特征提取方法,提取出差值和、差值最大值和差值分布熵3個特征,以表征不同信號波形結構上的局域差異;然后通過模糊C均值算法對提取的特征參數進行聚類性能分析。最后使用LFM,BFSK,CON,QPSK,M SEQ及BPSK共6種典型信號進行實驗。實驗結果表明,在固定信噪比下,當SNR不低于0dB時,CON,LFM及BFSK信號的平均聚類準確率達到98.7%,6類信號的平均準確率為93.2%。在0~20dB動態信噪比環境下,平均分選準確率仍保持在80.5%以上,且算法具有較好的特征提取時效性,證明了所提方法的可行性和有效性。