系统工程与电子技术

作者：黄宇(), 张鑫*, 田威, 范崧伟, 余立志

单位：1. 中国人民解放军 91715部队，广东 广州 510450；2. 海军航空大学，山东 烟台 264001；3. 海军工程大学，湖北 武汉 430033

关键词：辐射源个体识别,时频能量谱,短时傅里叶变换,循环平稳

基金：国家自然科学基金（61803379）；中国博士后科学基金（2017M613370，2018T111129）资助课题

针对通信辐射源个体识别面临信号特征提取受噪声干扰的问题，构建测量信号数学模型，针对船舶自动识别系统辐射源信号研究。首先，运用短时傅里叶变换推导信号周期平稳特征的时频能量谱，分析其统计量与循环平稳特征关系；其次，提出构建深度学习训练数据集的方法，通过外场实测，表明了循环平稳特征的时频能量谱的差异性、稳定性以及抑制噪声干扰的有效性；最后，利用不同网络和时频特征对训练和测试样本进行比较实验，验证了基于循环平稳特征的累积时频能量谱方法对通信辐射源个体识别准确率的提升效果。针对船舶自动识别系统信号，在10种典型网络模型下的平均Top-1识别准确率为75.92%，相对传统的非累积识别方法性能提高约25%。该方法能有效应对不同时空场景下的噪声干扰，为非合作条件下通信辐射源个体识别提供了一种新的解决方案。

来源：2026年第3期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

查看系统工程与电子技术杂志2026年第3期