基于回归分析理论的辐射源个体识别技术赵雅琴①杨荣乾①吴龙文*①何胜阳①牛金鹏②赵亮③①(哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150001)②(华为技术有限公司北京研究所北京100085)③(中国铁路哈尔滨局集团有限公司工电检测所哈尔滨150001)摘要：针对目前辐射源个体识别未能将信号特征与硬件组成相联系的问题，该文使用高阶谱分析和变分模态分解(VMD)两种特征提取手段，进行研究分析，采用围线双谱积分以及改进变分模态分解技术对半实物平台仿真信号以及软件仿真(ADS)输出信号进行特征提取并分析。通过软件仿真定量分析辐射源相位噪声以及功率放大电路非线性失真对信号无意调制特征的影响，对变量进行相关性分析，并对其中显著相关的变量进行回归拟合，得到其相关回归函数。然后利用硬件与特征的相关性，改进传统支持向量机(SVM)分类器，构建相关性权重支持向量机分类器。最后分别以软件仿真输出信号以及半实物仿真平台实测信号为样本进行验证，结果表明，同信噪比下权重支持向量机与传统支持向量机相比分类准确率提升在10%以上。关键词：辐射源个体识别；特征提取；回归分析；权重支持向量机中图分类号：TN971.1文献标识码：A文章编号：1009-5896(2023)04-1227-09DOI:10.11999/JEIT220190SpecificEmitterIdentificationBasedonRegressionAnalysisTheoryZHAOYaqin①YANGRongqian①WULongwen①HEShengyang①NIUJinpeng②ZHAOLiang③①(SchoolofElectronicsandInformationEngineering,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)②(BeijingResearchInstitute,HuaweiTechnologyLimitedCompany,Beijing100085,China)③(InstituteofIndustrialandElectricalTesting,ChinaRailwayHarbinGroupCo.Ltd.,Harbin150001,China)Abstract:Focusingontheproblemthatthesignalcharacteristicsarenotrelatedtothehardwarecompositioninthespecificemitteridentification,twofeatureextractionmethodsareusedinthispaper:high-orderspectralanalysisandVariationalModalDecomposition(VMD)forresearchandanalysis.Thesurrounding-linebispectralintegrationandimprovedVMDtechnologyareusedtoextractandanalyzethefeaturesofthehardwareinthesemi-physicalsimulationsignalandAdvancedDesignSystem(ADS)outputsignal.ThroughADS,theinfluenceofemitterphasenoiseandnonlineardistortionofpoweramplifieronsignalunintentionalmodulationcharacteristicsisqua...
