基于双路射频指纹卷积神经网络与特征融合的雷达辐射源个体识别

为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行轴向积分双谱(AIB)和围线积分双谱(SIB)降维以构建双谱积分矩阵;最后将Raw-I/Q信号及双谱积分矩阵共同送入Dual RFF-CNN2网络并进行特征融合以实现雷达辐射源个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率,提取的“指纹特征”具备稳定性、鲁棒性。