[发明专利]基于双谱三维图像纹理特征的辐射源识别方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于双谱三维图像纹理特征的辐射源识别方法及装置，该方法包含：获取不同辐射源信号的样本数据，通过计算信号双谱，得到双谱三维图像；针对双谱三维图像，通过图像的灰度共生矩阵，提取纹理特征；针对纹理特征，通过支持向量机进行分类并识别辐射源个体。本发明避免单独采用双谱存在的特征维度高以及积分双谱部分分类信息丢失等问题；在探索辐射源个体识别中稳态信号射频指纹的提取，充分利用样本信息，有效提高分类器训练识别的效率、应用范围和鲁棒性，在抗噪性、小样本、多目标、不同调制方式普适性等不同条件下均具有优势，通过实际电台信号验证其在实际电磁环境中的有效性，在提高分类器效率和鲁棒性能上具有重要的研究价值。

技术领域

本发明属于卫星通信安全技术领域，特别涉及一种基于双谱三维图像纹理特征的辐射源识别方法及装置。

背景技术

卫星通信系统中，辐射源个体识别通过处理射频信号的瞬态信号或稳态信号来实现。国内外研究者大多着眼于开关机等暂态信号的研究，但是暂态信号持续时间短，在非协作条件下，检测和捕获极其困难，因此从稳态信号中提取辐射源个体的细微特征有着更为重要的现实意义。在现有稳态信号研究中，双谱算法具有时移不变性、尺度变化性和相位保持性和对高斯噪声的抑制性，但直接应用双谱需要计算复杂的二维匹配模板，导致其识别效率低，且应用范围受限。

发明内容

为此，本发明提供一种基于双谱三维图像纹理特征的辐射源识别方法及装置，从图像处理角度入手，利用双谱图像的纹理特征对辐射源个体进行识别，提高分类器训练识别的效率和鲁棒性。

按照本发明所提供的设计方案，一种基于双谱三维图像纹理特征的辐射源识别方法，包含如下内容：

A)获取不同辐射源信号的样本数据，通过计算信号双谱，得到双谱三维图像；

B)针对双谱三维图像，通过图像的灰度共生矩阵，提取纹理特征；

C)针对纹理特征，通过支持向量机进行分类并识别辐射源个体。

上述的，A)中，将样本数据进行分段处理；通过对每段数据进行三重相关，得到相关序列；对相关序列进行傅里叶变换，获取信号双谱值；将每段数据中获取的信号双谱值进行累加，得到双谱估计；依据双谱估计获取辐射源信号的双谱三维图像。

上述的，B)中，针对双谱三维图像，进行灰度级压缩，获取量化处理后的图像数据；图像数据中任意一点及偏离其的一点构成点对，统计每一种点对灰度值出现次数，并归一化为概率数值，得到灰度共生矩阵；针对灰度共生矩阵，提取其纹理参数，该纹理参数包含能量、对比度、熵和相关性。

优选的，针对能量参数，通过点对的像素分布概率来获取；针对对比度参数，通过相邻像素件的灰度差来获取；针对熵参数，通过辐射源个数及点对的像素分布概率来获取；针对自相关参数，通过点对的像素分布概率相关性来获取。

优选的，能量ASM的计算公式表示如下：

其中，P(i，j)表示点对(i，j)的像素分布概率，L表示图像数据中的图像最大灰度级；对比度CON的计算公式表示如下：

其中，n表示相邻像素间的灰度差；熵ENT的计算公式表示如下：

其中，k表示辐射源个数；自相关COR的计算公式表示如下：

，其中，