【摘 要】
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通信辐射源识别是信息安全以及电子对抗中的关键技术,通信辐射源识别的准确性影响着整个信息对抗系统的水平。因此,研究通信辐射源识别方法,提高通信辐射源识别准确率具有重要意义。首先,本文提出了基于威布尔校准支持向量机（Weibull-calibrated Support Vector Machines,W-SVM）的多类通信辐射源开集识别方法。该方法基于1-class SVM（OCSVM）生成紧凑衰减概
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通信辐射源识别是信息安全以及电子对抗中的关键技术,通信辐射源识别的准确性影响着整个信息对抗系统的水平。因此,研究通信辐射源识别方法,提高通信辐射源识别准确率具有重要意义。首先,本文提出了基于威布尔校准支持向量机（Weibull-calibrated Support Vector Machines,W-SVM）的多类通信辐射源开集识别方法。该方法基于1-class SVM（OCSVM）生成紧凑衰减概率（Compact Abating Probability,CAP）模型,将未知类建模为随着距离增加而衰减的概率值,并设定概率阈值来识别未知类。对于概率高于概率阈值的样本,该方法基于Binary SVM与统计极值理论,采用威布尔分布与逆向威布尔分布分别计算该样本属于正样本和不属于负样本的概率估计,进一步判断该样本的类别。其次,本文提出了基于深度学习的闭集通信辐射源识别算法。算法采用短时傅里叶变换提取原始数据的细微特征,并设计双通道卷积神经网络（Two-Channel Convolution Neural Networks,TCNN）分别提取通信辐射源信号的浅层特征和深层特征。此外算法提出消息识别（Message Identification,MI）散度与Softmax结合的组合损失函数,实现通信辐射源信号的闭集识别。最后,本文提出了基于深度学习的开集通信辐射源识别方法。在闭集识别算法的基础上,该算法采用TCNN提取通信辐射源指纹特征,在训练阶段计算每类数据的距离分布并设置阈值,在测试阶段计算输入样本与每个已知类中心之间的距离,当输入样本到每一类中心的距离均超过阈值时,该输入样本被判定为未知通信辐射源类别。本文所提出的方法提高了闭集识别准确率,实现了未知通信辐射源信号的开集识别,为通信辐射源识别的研究提供了新的思路。
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