[发明专利]雷达辐射源信号个体差异分析方法

摘要

本发明公开了一种雷达辐射源信号个体差异分析方法，该方法包括以下主要步骤：(1)对接收到的雷达辐射源信号求取Wigner三阶谱；(2)将Wigner三阶谱转化为灰度图；(3)构造灰度图的SIFT特征描述子；(4)对不同信号之间进行SIFT特征匹配；(5)基于匹配点数实现雷达辐射源信号唯一识别。

主权项

1.基于雷达辐射源信号个体差异分析方法，其特征在于包括以下主要技术措施：(1)对接收到的雷达辐射源信号，求取其Wigner三阶谱(2)将Wigner三阶谱转化为灰度图；(3)构造灰度图的SIFT特征描述子，具体过程为：建立尺度空间、检测特征点；对特征点进行精确定位；确定特征点梯度幅值和方向；构造SIFT特征描述子；(4)对不同信号之间进行SIFT特征匹配；(5)基于匹配点数实现雷达辐射源信号唯一识别；其中，(3)构造灰度图的SIFT特征描述子，具体过程为：建立尺度空间、检测特征点；对特征点进行精确定位；确定特征点梯度幅值和方向；构造SIFT特征描述子具体包括：首先建立尺度空间、检测特征点，DoG算子为两个不同尺度的高斯核的差分，具有计算简单的优点，其定义如下D(x,y,σ)＝(G(x,y,kσ)‑G(x,y,σ))*I(x,y)＝L(x,y,kσ)‑L(x,y,σ)特征点的检测则是对DoG尺度空间产生特征点图层的每个像素点与相邻尺度、相邻位置的像素点逐个进行比较，得到的局部极值位置作为关键点所处的位置和对应的尺度；其次对特征点进行精确定位，具体包括剔除低对比度的特征点和剔除位于图像边缘的特征点两个环节；然后再确定特征点梯度幅值和方向式中，m(x,y)为梯度的幅值，θ(x,y)为梯度方向，L所用的尺度为每个特征点各自所在的尺度；最后构造SIFT特征描述子，至此，图像中的每个特征点具备三个信息：空间坐标、尺度、方向；生成特征描述子的具体方法：在特征所处的尺度空间，以其为中心取16×16像素大小的邻域，再将其划分为4×4共16个子区域，分别对每个子区域计算8个方向的梯度方向直方图，并计算每个梯度方向的累加值，即可形成4个种子区域，一个特征点邻域划分的4×4个子区域的联合梯度信息，对于每个特征点最终形成4×4×8＝128维的向量，该向量就是SIFT特征描述子。