基于Wigner對(duì)角切片譜的射頻指紋特征提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于Wigner對(duì)角切片譜的射頻指紋特 征提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著信息戰(zhàn)技術(shù)的發(fā)展，欺騙干擾逐漸成為衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的重要威脅。衛(wèi)星導(dǎo)航 接收機(jī)的欺騙干擾是干擾發(fā)射機(jī)發(fā)射與真實(shí)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)相類似的干擾信號(hào)，誤導(dǎo)衛(wèi)星導(dǎo) 航接收機(jī)偏離準(zhǔn)確的導(dǎo)航和定位。因而，準(zhǔn)確識(shí)別欺騙干擾信號(hào)是衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)面臨的重 大挑戰(zhàn)。
[0003] 由于制造工藝的問(wèn)題，即使是來(lái)自同一條生產(chǎn)線、同型號(hào)的發(fā)射機(jī)也會(huì)存在著細(xì) 微的差異，這種差異會(huì)反映在信號(hào)上，使信號(hào)帶有與硬件相關(guān)的細(xì)微特征，該種特征稱為射 頻指紋。從接收信號(hào)中提取出由干擾機(jī)或衛(wèi)星導(dǎo)航發(fā)射機(jī)唯一確定的射頻指紋特征是實(shí)現(xiàn) 欺騙干擾識(shí)別的關(guān)鍵。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者已提出了多種特征提取的方法，主要有小波變換等 時(shí)頻分析、分形理論、高階譜分析等。其中，高階譜因具有時(shí)移不變性、尺度變化性和相位保 持特性，且對(duì)加性高斯噪聲有較好的抑制作用而得到廣泛應(yīng)用。Wigner高階矩譜是高階譜 與Wigner時(shí)頻分布結(jié)合得到的，同時(shí)具備了高階累積量和時(shí)頻分布的優(yōu)良性能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明對(duì)信號(hào)進(jìn)行Wigner雙譜分析，提取其主對(duì)角切片譜，進(jìn)而提取譜分布熵及 譜奇異值熵特征，并與譜均值及譜對(duì)數(shù)和組成特征向量，最后將其應(yīng)用于衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙干 擾識(shí)別中來(lái)驗(yàn)證該特征提取方法的有效性。
[0005] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取如下技術(shù)這群：
[0006] 基于Wigner對(duì)角切片譜的射頻指紋特征提取方法，其按如下步驟進(jìn)行：
[0007] 第一步：對(duì)任意給定信號(hào)x(t)，根據(jù)Wigner高階矩譜（Wigner Higher Order Moment Spectrum:WH0S)的定義，可以得到其k階WHOS :
[0011] 其中，τι(1 = 1，2,…k)表示時(shí)延序列，ClT1表示函數(shù)對(duì)τ i積分，exp表示指數(shù) e，fji = 1，2,…k)表示多個(gè)頻率變量，t表示時(shí)間變量，k表示自相關(guān)函數(shù)的階數(shù)，j表示 虛數(shù)單位。由此可知，k階WHOS是由k維局部自相關(guān)函數(shù)RkJT1, τ2，…Tk)的k階傅立 葉變換得到的。當(dāng)k = 2時(shí)，即為Wigner雙譜（WB)。
[0012] 第二步：考慮到Wigner高階矩譜的計(jì)算量較大，且其直接應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致匹配模板維 數(shù)較高，因此，引入Wigner對(duì)角切片譜。對(duì)于WB，其對(duì)角切片譜通過(guò)設(shè)置;^= f2= f得到。 此外加入Choi-Williams核函數(shù)多(沒(méi),η, T2) = expi-f (F12 +<)/〇)消除交叉項(xiàng)干擾。 定義如下：
[0014] 其中Θ表示相位，〇是一個(gè)常量參數(shù)。
[0015] 第三步：為了進(jìn)一步降低計(jì)算的復(fù)雜度，對(duì)信號(hào)的對(duì)角切片譜進(jìn)行二次特征提取。 信號(hào)的對(duì)角切片譜是一個(gè)時(shí)間-頻率的二維平面，對(duì)于該平面的每個(gè)譜值，設(shè)分布矩陣為 S e RMx'syi = l，2，...，M;j = 1，2，...，Ν)，其中，R 表示實(shí)矩陣。
[0016] 將分布熵用于衡量對(duì)角切片譜的在時(shí)間-頻率二維平面內(nèi)能量的分布。令
[0018] 其中I · I表示求模值。
[0019] 則對(duì)角切片譜的分布熵定義為：
[0021] 對(duì)分布熵而言，若不同時(shí)間-頻率區(qū)域能量分布均勾，則熵值最大；相反，若能量 分布集中，在少數(shù)的幾個(gè)時(shí)間-頻率區(qū)域幅度較大而其余區(qū)域幅度較小，則雙譜分布熵較 小。
[0022] 奇異值特征是一種性質(zhì)良好的代數(shù)特征，本發(fā)明利用信息熵的特性對(duì)奇異值進(jìn)行 分析，得到對(duì)角切片譜的奇異譜熵作為信號(hào)的特征。
[0023] 對(duì)對(duì)角切片譜矩陣S進(jìn)行奇異值分解，得到一系列奇異值組成主奇異值向量Λ = diag( λ D λ 2,…，λ b 〇,…，〇)。令
λ則對(duì)角切片譜的奇異譜熵可定義為： CN 105184264 A 兄明 3/4 頁(yè)
[0025] 此外，均值經(jīng)常用于信號(hào)的特征提取中，用于衡量信號(hào)能量的平均程度。因此，可 以定義二維平面內(nèi)的對(duì)角切片譜分布序列的均值來(lái)表征信號(hào)的特征，BP
[0027] 還可定義對(duì)角切片譜的對(duì)數(shù)和作為特征，譜矩陣的和表示譜的能量大小，
[0028] 取對(duì)數(shù)可以使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，其表達(dá)式為：
[0030] 將提取的特征組合成四維特征向量[E，Esvd, μ，作為信號(hào)的特征用于分類 識(shí)別。最后用支持向量機(jī)進(jìn)行分類識(shí)別。
[0031] 本發(fā)明利用Wigner對(duì)角切片譜對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，并提取譜的分布熵、奇異值熵、 譜均值及對(duì)數(shù)和作為信號(hào)的特征，將這四個(gè)特征組成一個(gè)四維特征向量，最后用支持向量 機(jī)進(jìn)行分類識(shí)別。該算法特征維數(shù)低，識(shí)別性能好。
【附圖說(shuō)明】
[0032] 圖1是特征提取總體方案圖。
[0033] 圖2是以[E，Esvd, μ，HsunijcJ為特征向量的Wigner對(duì)角切片譜和雙譜法的比較。
【具體實(shí)施方式】
[0034] 本發(fā)明針對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航的轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙干擾檢測(cè)問(wèn)題開(kāi)展研究，對(duì)得到的衛(wèi)星導(dǎo)航信 號(hào)作Wi gner雙譜變換，繼而得到Wi gner對(duì)角切片譜；然后對(duì)得到的譜矩陣，求其譜分布熵、 譜奇異值熵、譜均值以及譜對(duì)數(shù)和組成四維特征向量作為射頻指紋特征，最后用支持向量 機(jī)進(jìn)行分類識(shí)別。
[0035] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
[0036] 第一步：利用下式計(jì)算信號(hào)的Wigner對(duì)角切片譜：
[0038] 將得到的對(duì)角切片譜的分布矩陣設(shè)為S e Rmxn。仿真實(shí)驗(yàn)中，信號(hào)長(zhǎng)度為256,得 到的譜分布矩陣S e R256X1°24。
[0039] 第二步：將得到的對(duì)角切片譜的分布矩陣設(shè)為S e Rmxn，利用下式計(jì)算譜分布熵： CN 105184264 A 說(shuō)明書(shū) 4/4 頁(yè)
[0041] 第三步：對(duì)矩陣S e Rmxn奇異值分解，得到一系列的奇異值組成主奇異值向量Λ =(Iiagl^1, λ2,…，λ^ο,…，〇)，令.
，通過(guò)下式計(jì)算對(duì)角切片譜的奇異譜 熵：
[0043] 第四步：分別計(jì)算矩陣S e Rmxn的譜均值和譜對(duì)數(shù)和，計(jì)算表達(dá)式如下：
[0045] 第五步：將上述得到的四個(gè)特征組成特征向量，即[E，Esvd, μ，。
[0046] 根據(jù)得到的特征向量，利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類識(shí)別，驗(yàn)證算法的有效性。并與傳 統(tǒng)雙譜在提取相同特征情況下的識(shí)別效果相比較，識(shí)別性能對(duì)比見(jiàn)圖2。圖2表明，在低維 度特征的情況下，本發(fā)明的算法要優(yōu)于傳統(tǒng)雙譜。在信噪比從-IOdB到20dB之間，識(shí)別率 平均要高出15%。
[0047] 以上對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例及原理進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，對(duì)本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而 言，依據(jù)本發(fā)明提供的思想，在【具體實(shí)施方式】上會(huì)有改變之處，而這些改變也應(yīng)視為本發(fā)明 的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 基于Wigner對(duì)角切片譜的射頻指紋特征提取方法，其特征是按如下步驟進(jìn)行： 第一步：根據(jù)Wigner雙譜的定義，計(jì)算得到信號(hào)的Wigner雙譜； 第二步：通過(guò)Wigner雙譜計(jì)算得到Wigner對(duì)角切片譜； 第三步：對(duì)得到的Wigner對(duì)角切片譜矩陣，計(jì)算其譜分布熵、奇異譜熵、譜均值以及譜 對(duì)數(shù)和組成四維特征向量，作為信號(hào)的射頻指紋特征。2. 如權(quán)利要求1所述的基于Wigner對(duì)角切片譜的射頻指紋特征提取方法，其特征是： 第一步：對(duì)任意給定信號(hào)X (t)，根據(jù)Wigner高階矩譜的定義，得到其k階WHOS :由此可知，k階WHOS是由k維局部自相關(guān)函數(shù)Rkt (τ1; τ2，…Tk)的k階傅立葉變換 得到的。3. 如權(quán)利要求2所述的基于Wigner對(duì)角切片譜的射頻指紋特征提取方法，其特征是： 第二步：引入Wigner對(duì)角切片譜；對(duì)于WB，其對(duì)角切片譜通過(guò)設(shè)置A= f 2= f得到， 此外加入Choi-Williams核函數(shù)消除交叉項(xiàng)干擾； 定義如下：4. 如權(quán)利要求3所述的基于Wigner對(duì)角切片譜的射頻指紋特征提取方法，其特征是： 第三步：對(duì)信號(hào)的對(duì)角切片譜進(jìn)行二次特征提??；信號(hào)的Wigner對(duì)角切片譜是一個(gè)時(shí) 間-頻率的二維平面，對(duì)于該平面的每個(gè)譜值，設(shè)分布矩陣為S e RMXN，S1, (i = 1，2,. . .，M ; j = 1，2，···，Ν); 將分布熵用于衡量對(duì)角切片譜的在時(shí)間-頻率二維平面內(nèi)能量的分布；令則對(duì)角切片譜的分布熵定義為：對(duì)分布熵而言，若不同時(shí)間-頻率區(qū)域能量分布均勻，則熵值最大；相反，若能量分布 集中，在少數(shù)的幾個(gè)時(shí)間-頻率區(qū)域幅度較大而其余區(qū)域幅度較小，則雙譜分布熵較?。?奇異值特征是一種性質(zhì)良好的代數(shù)特征； 對(duì)對(duì)角切片譜矩陣S進(jìn)行奇異值分解，得到一系列奇異值組成主奇異值向量Λ = diagl^D λ2,…，λ^Ο,…，〇);令_，則對(duì)角切片譜的奇異譜熵定義為：(6) 此外，均值用于信號(hào)的特征提取中，用于衡量信號(hào)能量的平均程度；因此，定義二維平 面內(nèi)的Wigner對(duì)角切片譜分布序列的均值來(lái)表征信號(hào)的特征，SP(J) 還定義Wigner對(duì)角切片譜的對(duì)數(shù)和作為特征，Wigner對(duì)角切片譜矩陣的和表示譜的 能量大小，取對(duì)數(shù)使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，其表達(dá)式為：(B) 將提取的特征組合成四維特征向量[E，Esvd, μ，Hsuni lcJ作為信號(hào)的特征用于分類識(shí)別。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Wigner對(duì)角切片譜的射頻指紋特征提取方法，該方法可以廣泛應(yīng)用于信號(hào)的特征識(shí)別，具體包括以下步驟：第一步：根據(jù)Wigner雙譜的定義，計(jì)算得到信號(hào)的Wigner雙譜；第二步：通過(guò)Wigner雙譜計(jì)算得到Wigner對(duì)角切片譜；第三步：對(duì)得到的Wigner對(duì)角切片譜矩陣，計(jì)算其譜分布熵、奇異譜熵、譜均值以及譜對(duì)數(shù)和組成四維特征向量，作為信號(hào)的射頻指紋特征。本發(fā)明得到的特征向量具有維度低、識(shí)別正確率高和魯棒性好的優(yōu)點(diǎn)，其有效性在應(yīng)用于衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙干擾識(shí)別中得到驗(yàn)證。
【IPC分類】G06K9/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105184264
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510581916
【發(fā)明人】孫閩紅, 閆云珍, 邵章義, 秦源
【申請(qǐng)人】杭州電子科技大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年12月23日
【申請(qǐng)日】2015年9月14日