基于协作表示的通信辐射源个体识别方法及系统与流程

技术特征：

1.一种通信辐射源个体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：通过侦察天线接收各种通信辐射源信号，并将所接收到的通信辐射源信号进行频率选择、功率放大、混频后，获得中频信号；

步骤二：对获得的中频信号滤波、放大、A/D变化、正交解调，获得I/Q两路数字零中频信号；

步骤三：将所有通信辐射源信号的矩形积分双谱特征向量划分为训练样本集和测试样本集，训练样本集X构成了矩形积分双谱特征字典；

步骤四：对矩形积分双谱特征字典进行非线性变换，构造出协作投影矩阵；

步骤五：将测试样本集中的每个测试样本分别映射到协作投影矩阵上，获得每个测试样本的表示系数向量；

步骤六：根据表示系数向量得到不同类别的训练样本子集对测试样本的表示残差；

步骤七：计算每类训练样本子集所对应的表示系数向量的范数，构造出分类器；

步骤八：由分类器得到每类训练样本子集对测试样本的分类残差；

步骤九：将最小的分类残差所对应的类别作为通信辐射源个体的类别。

2.如权利要求1所述的一种通信辐射源个体识别方法，其特征在于，所述步骤三中，将所有通信辐射源信号的矩形积分双谱特征向量划分为训练样本集和测试样本集，其优选方法是：训练样本集X＝[x₁,x₂,...,x_n]∈R^D×n和测试样本集Y＝[y₁,y₂,...,y_m]∈R^D×m，n表示训练样本数目，m表示测试样本数目，D表示每个矩形积分双谱特征向量的维数，训练样本集X构成了矩形积分双谱特征字典。

3.如权利要求1所述的一种通信辐射源个体识别方法，其特征在于，所述步骤四中，构造出协作投影矩阵的优选方法是：利用式(1)构造协作投影矩阵P。

P＝(X^TX+λI)^-1X^T (1)

λ是正则化常量，I是n×n的单位矩阵。

4.如权利要求1所述的一种通信辐射源个体识别方法，其特征在于，所述步骤五中，将测试样本集中的每个测试样本分别映射到协作投影矩阵上获得每个测试样本的表示系数向量的优选方法是：利用式(2)将测试样本y∈Y映射到协作投影矩阵P上，得到表示系数向量

$\widehat{\mathrm{\α}}=Py---\left(2\right)$

5.如权利要求1所述的一种通信辐射源个体识别方法，其特征在于，所述步骤六中，根据表示系数向量得到不同类别的训练样本子集对测试样本的表示残差的优选方法是：利用式(3)计算利用第k类训练样本子集表示测试样本y的表示残差r_k。

$r_k=\left|\right|y-X_k{\widehat{\mathrm{\α}}}_k|{|}_2,k=1,2,...,c---\left(3\right)$

c表示训练样本的类别数；表示由第k类训练样本子集构成的矩形积分双谱特征子字典，n_k是第k类训练样本的数目，并且有X＝[X₁,X₂,...,X_c]和表示第k类训练样本子集对应的协作表示子向量。

6.如权利要求1所述的一种通信辐射源个体识别方法，其特征在于，所述步骤七中，计算每类训练样本子集所对应的表示系数向量的范数构造出分类器的优选方法是：利用式(4)计算第k类训练样本子集对应的表示系数子向量的l₂范数A_k。

$A_k=\left|\right|{\widehat{\mathrm{\α}}}_k|{|}_2,k=1,2,...,c---\left(4\right)$

7.如权利要求1所述的一种通信辐射源个体识别方法，其特征在于，所述步骤八中，由分类器得到每类训练样本子集对测试样本的分类残差的优选方法是：利用式(5)所构造的协作表示分类器得到第k类训练样本子集的分类残差C_k。

$C_k=\frac{r_k}{A_k},k=1,2,...,c---\left(5\right)$

8.如权利要求1所述的一种通信辐射源个体识别方法，其特征在于，所述步骤九中，将最小的分类残差所对应的类别作为通信辐射源个体的类别的优选方法是：利用式(6)得到最小的分类残差所对应的类别class(y)，并作为测试样本y的类别。

$class\left(y\right)=\underset{k}{\arg min}{C}_k---\left(6\right)$

9.一种通信辐射源个体识别系统，其特征在于，包括：信号接收与预处理模块(1)、协作表示模块(2)、分类识别模块(3)；

所述信号接收与预处理模块(1)包括：信号接收与预处理单元(1.1)、射频预选放大单元(1.2)、混频单元(1.3)、中频滤波放大单元(1.4)、A/D处理单元(1.5)、数字正交解调单元(1.6)、矩形积分双谱变换单元(1.7)；所述信号接收与预处理单元(1.1)用于通过天线接收通信辐射源；所述射频预选放大单元(1.2)用于对各种通信辐射源信号进行频率选择和功率放大处理，获得预选信号；所述混频单元(1.3)对预选信号进行混频处理，获得中频信号；所述中频滤波放大单元(1.4)对中频信号进行滤波放大处理；所述A/D处理单元(1.5)用于对放大后的中频信号进行A/D变换，获得中频数字信号；所述数字正交解调单元(1.6)对中频数字信号进行正交解调，获得I/Q两路数字零中频信号；所述矩形积分双谱变换单元(1.7)对所述I/Q两路数字零中频信号进行矩形积分双谱变换，获得通信辐射源信号的矩形积分双谱特征向量；

所述协作表示模块(2)用于将所有通信辐射源信号的矩形积分双谱特征向量划分为训练样本集和测试样本集；由训练样本集构成矩形积分双谱特征字典；然后对矩形积分双谱特征字典进行非线性变换，构造出协作投影矩阵；将测试样本集中的每个测试样本分别映射到协作投影矩阵上，获得每个测试的表示系数向量；

所属分类识别模块(3)根据表示系数向量得到不同类别的训练样本子集对测试样本的表示残差，并计算每类训练样本子集所对应的表示系数向量的范数，从而构造出分类器；由分类器得到每类训练样本子集对测试样本的分类残差，将最小的分类残差所对应的类别作为通信辐射源个体的类别。