基于句法模式识别的雷达识别方法研究

摘 要： 针对参数相近的复杂体制雷达难以识别的问题，提出了一种基于句法模式识的雷达信号识别方法。该方法首先对已知雷达脉冲数据进行结构分析，用雷达脉冲序列参数作为句法识别中的基元进行描述，然后通过训练已知样本得出正则文法扩展生成式并构造一种多位有限态自动机作为识别器，最后选取雷达样本数据进行识别实验。理论分析和实验结果论证了该句法方法的可靠性和有效性。

关键词： 雷达脉冲序列； 雷达信号识别； 句法模式识别； 多位有限态自动机

中图分类号： TN971⁃34； TN974⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）05⁃0025⁃04

0 引 言

雷达辐射源识别是指在分析截获雷达信号的基础上，得到信号中雷达的工作参数和特征参数，然后利用这些参数获取该雷达的体制、用途和型号等信息，进而掌握其相关武器系统及其工作状态、制导方式，了解其战术运用特点、活动规律和作战能力的过程[1]。现有的雷达特征参数研究主要包括常规五大参数[2]、功率谱散布特征[3]、模糊函数切片[4]、脉冲包络前沿[5]、雷达信号双谱（高阶谱）估计[6]等方面。目标雷达信号参数是通过雷达侦察系统截获电磁环境中的雷达全脉冲信号，并经过信号分选[7]得到的。本文正是针对分选后的雷达脉冲序列而提出的识别方法。

随着现代雷达技术不断的更新，雷达为实现某种功能所发射的脉冲串表现出更多复杂的结构特征，而传统的识别方法并没有充分利用脉冲序列结构方面的信息，尤其对于雷达载波各参数相近的雷达进行识别处理时，往往效率不高。本文提出一种基于句法模式识别的思路对脉冲序列进行分析处理，从脉冲序列结构特征的角度实现雷达信号识别，并对相应的识别算法进行改进以更好地适应复杂体制雷达识别的需要。

1 句法模式识别与雷达句子描述

与统计识别方法中把特征构成向量形式然后分类的思想不同。在句法模式识别中，模式用句子的形式描述，更加注重模式的结构信息。句法方法把一个复杂的模式（如语言，景物）分解为若干较简单的子模式组合，而子模式又分解为若干基元，基元是最基本的单元。这时，一个样本是一个句子，所有句子（样本）的集合代表一类模式，称为一种文法。

雷达句法模式识别系统的组成如图1所示。句法模式识别方法首先对样本进行特征选择和提取，然后根据训练样本的句子结构推断文法，再利用文法规则构造自动机[8]，即自动识别器，最后对未知类别的雷达句子进行识别或分类。

雷达句子是指雷达侦察接收机采集的全脉冲序列经过信号分选后形成的单部雷达的脉冲序列。雷达句子可以用雷达字[9]（基元）、雷达短语（子模式）及连接构成。以常见机载多谱勒雷达radar 1脉冲数据为例，假设侦察到的雷达载频有4个频点，脉冲重复间隔具有4个值，类型组变，每组[n1]个脉冲，脉宽值[r1]固定。

由于本文所选取的雷达字与载频、重复间隔、脉宽、脉冲个数四个属性相结合，所以本文提出一种多位有限态自动机的设计方案来解决识别问题。该自动机采用每次读取输入带的4位数的方式进行。如图3所示，接受链[x]的过程为将输入链[x]中的字符从左到右放在输入带上，只读头从输入带的最左边一个单元开始读取输入的4位字符。状态控制器内部存有自动机的全部转换规则，每读取一个4位字符，则根据转换规则判定自动机转入下一状态，即当输入字符[fitirini]时，自动机的状态由[q]变为[q]，记为[δ（q，fitirini）=q。]如果不存在相应转换规则，则状态不发生变化，且说明自动机不接受这个字符。如果自动机从初始状态开始能够连续地接受输入链，并且最终停止在状态集[F]上，则表示[x]识别成功，符合该自动机语言。

实验结果显示出radar 1型雷达参数值及脉冲序列组合方式与另两部雷达区别明显，在达到一定识别率的情况下识别误差主要体现在拒识数上，产生的原因在于雷达训练样本序列覆盖不全面，使得重构的文法规则不够完善造成的。这一点可以通过增加训练样本数，向自动机增添文法规则来进行改善。而从参数相近的两部雷达radar 2和radar 3的实验来看，总体上可以显示出两型雷达在使用脉冲组时表现的差异之处，实验中能够达到一定的识别率，而其中误差主要体现在一些识别错误的情况，产生的原因主要在于两部雷达工作模式上确实存在有部分序列使用交叠的情况出现。

5 结 论

随着当前新体制雷达的发展，雷达完成某种任务需要表现出更多复杂的脉冲序列类型，针对雷达信号脉冲序列这一特殊类别，本文提出一种基于多位有限态自动机的句法模式识别方法。该方法雷达字的提取简单高效，不需要重新建立雷达字库，而且在利用了序列结构特征的基础上还结合了参数值特征。多位有限态自动机的利用使得读取的位数多，规则相对复杂，但是使用灵活，容错率低，对于相近参数的不同雷达型号识别能够达到满意的识别效果。句法模式识别的研究和应用对于分析雷达工作模式状态甚至雷达个体识别问题上也具有重要的意义。

参考文献

[1] 张国柱.雷达辐射源识别技术研究[D].长沙：国防科学技术大学，2005.

[2] 陈嫒嫒.雷达辐射源个体识别研究[D].南京：南京理工大学，2008.

[3] 柴恒.基于无意调制特征的雷达个体识别[J].舰船电子对抗，2011，34（4）：1⁃5.

[4] 李林，姬红兵.基于模糊函数的雷达辐射源个体识别[J].电子与信息学报，2009，31（11）：2546⁃2551.

[5] 王宏伟，赵国庆，王玉军.基于脉冲包络前沿高阶矩特征的辐射源个体识别[J].现代雷达，2010，32（10）：42⁃45.

[6] 陈涛，姚方杨.雷达辐射源信号双谱估计的物理意义及其辐射源个体识别[J].中南大学学报：自然科学版，2013，44（1）：179⁃187.

[7] 周一宇，安玮，郭福成，等.电子对抗原理[M].北京：电子工业出版社，2009.

[8] 齐敏，李大健，郝重阳.模式识别导论[M].北京：清华大学出版社，2009.

[9] VISNEVSKI N， KRISHNAMURTHY V， WANG A， et al. Syntactic modeling and signal processing of multifunction radars： a stochastic context⁃free grammar approach [J]. Proceedings of the IEEE， 2007， 95（5）： 1000⁃1025.

[10] 刘海军.雷达辐射源识别关键技术研究[D].长沙：国防科学技术大学，2010.

推荐访问:句法 识别 方法 模式识别 研究

---