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申请/专利权人：北京邮电大学;龙文华丰(北京)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于失真滤除的辐射源个体识别方法，包括：根据失真滤波算法对信号中的信道噪声和接收端失真进行滤除，根据最小均方算法对滤除后信号进行特征提取，获得所述滤除后信号的射频特征，根据支持向量机分类方法对所述射频特征进行分类，根据所述射频特征的分类结果获得射频指纹识别结果。本发明通过降低信道噪声和接收端失真对射频信号特征的影响，从而提高射频指纹识别的准确性。

主权项：1.一种基于失真滤除的辐射源个体识别方法，其特征在于，包括：根据失真滤波算法对信号中的信道噪声和接收端失真进行滤除；根据最小均方算法对滤除后信号进行特征提取，获得所述滤除后信号的射频特征；根据支持向量机分类方法对所述射频特征进行分类；根据所述射频特征的分类结果获得射频指纹识别结果；所述根据失真滤波算法对信号中的信道噪声和接收端失真进行滤除的步骤包括：设定第帧发送信号的第个符号在特定辐射源识别系统第根天线的接收信号为，表达式如下： （1），其中，为信道和接收端失真的相位噪声影响，设定在一帧内保持不变，为接收端的量化误差，为整体的加性噪声影响；当针对单帧信号进行推导时，忽略变量，堆叠根天线分别接收的个采样点，表达式（1）转换为如下矩阵形式： （2），其中，，，表示经过从乘性干扰后的信号，的第行的第个元素为，的第行的第个元素为；从接收信号中滤除、和，其中，为信道和接收端失真的相位噪声影响，为接收端的量化误差，为整体的加性噪声影响；所述从接收信号中滤除、和的步骤包括：将所述接收信号展开为如下表达式： （6）其中，，为信道和第根接收天线处接收端失真的相位噪声影响，服从均值为0的均匀分布，服从均值为0的高斯分布，根据的均值为0，计算所述接收信号各行的期望的表达式如下： （8），其中，表示的第行，，E（）表示求期望；从中恢复出；从中恢复出；所述从中恢复出的步骤包括：根据表达式（8）获得如下表达式： （10），其中，表示的第行，为信道和第根接收天线处接收端失真的相位噪声影响；所述接收信号的第行乘以根据表达式（10）求得的因子后得到，获得表达式如下： （11），根据的均值为0，计算各列的期望的表达式如下： （12），其中，Ec（）表示求解矩阵的列平均值；根据为，遍历恢复出；所述从中恢复出的步骤包括：对于同一辐射源，每帧信号的起始段都为同步序列，所述同步序列在帧与帧之间保持不变，设定为每帧信号的第一个采样点，获得如下表达式： （13），根据表达式（13）获得的表达式如下： （14），其中，与全相关，包括的全部特征信息，使用替代进行后续的特征提取和分类。

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