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基于自相关谱图特征的短波无线电通信行为识别研究

一、作者与发表信息
本研究由Haitao Li、Xiang Chen、Yingke Lei、Pengcheng Li（国防科技大学电子对抗学院）和Caiyi Lou（中国电子科技集团第三十六研究所）合作完成，通讯作者为Caiyi Lou（loucaiyi@126.com）。论文《Identification of Shortwave Radio Communication Behavior Based on Autocorrelation Spectrogram Features》于2022年9月22日发表在开放获取期刊《Wireless Communications and Mobile Computing》（2022年卷，文章ID 8614952）。

二、学术背景
科学领域：该研究属于通信对抗（communication confrontation）领域，聚焦于认知电子战（cognitive electronic warfare, CEW）中的非合作通信行为识别。
研究动机：在复杂电磁环境中，低信噪比（SNR）条件下准确识别敌方通信行为是电子战的核心挑战之一。传统方法依赖信号解调，而本研究提出直接从物理层信号分析行为意图，无需解调。
背景知识：短波通信遵循MIL-STD-188-141B标准，定义了五种突发波形（burst waveforms, BW0-BW4），分别对应自动链路建立（ALE）、流量管理（TM）、高速数据链路（HDL）、低速数据链路（LDL）等通信行为。
研究目标：开发一种基于自相关谱图特征和双输入卷积神经网络（CNN）的分类方法，实现在低SNR下高精度识别五种短波通信行为。

三、研究流程与方法
1. 信号生成与预处理
- 研究对象：根据MIL-STD-188-141B标准生成五种突发波形（BW0-BW4），每种波形生成5000个样本，训练集与测试集比例为4:1。
- 自相关去噪：对含噪声信号( s(t) = x(t) + n(t) )计算自相关函数( r{ss}(\tau) )，通过公式( r{ss}(\tau) = r_{xx}(\tau) + \delta_n^2 \delta(\tau) )抑制高斯白噪声（AWGN）。实验显示，SNR=0 dB时，自相关处理能显著消除噪声干扰（图6）。

1. 高阶谱特征提取

   • 双谱变换：对自相关序列进行三阶累积量( c_{3x}(\tau_1, \tau2) )计算，并通过双谱( S{3x}(\omega_1, \omega_2) )转换信号至高阶谱域，保留更多原始特征（图7）。
     
   • 降维处理：将256×256的双谱矩阵降采样为128×128，并拆分奇偶行构建三维特征矩阵( M )（128×128×2），作为CNN输入。
     

2. 双输入CNN模型设计

   • 网络结构（图9-10）：
     
     • 分支1（Model 1）：2层卷积（滤波器20和50）+ LeakyReLU激活+全连接层，快速提取特征。
       
     • 分支2（Model 2）：5层卷积（滤波器96-384）+ ReLU激活+多层全连接，深度学习特征。
       
     • 融合层：通过Add层合并两分支输出，经Dropout和Softmax完成分类。
       
   • 训练参数：动量优化器（初始学习率0.01）、批量大小64、500轮次，验证集占训练集25%。
     

3. 实验验证

   • 对比实验：与文献[33]的改进LeNet模型对比，在SNR=0-15 dB范围内测试识别准确率。
     
   • 参数优化：验证初始学习率（0.01最优）、衰减因子（1e-6最优）和批量大小（64兼顾效率与精度）。
     

四、主要结果
1. 特征提取有效性：自相关谱图在SNR=0 dB时仍能清晰区分五种波形（图7），双谱变换后的等高线图（图8）显示噪声抑制效果显著。
2. 分类性能：
- SNR=0 dB时整体准确率91%，SNR≥5 dB时超97%（图11）。BW1（流量管理）和BW2（HDL）易混淆，因波形相似性较高。
- 对比文献[33]，SNR=0 dB时准确率提升43.6%（图15），证明自相关特征对低SNR的鲁棒性。
3. 模型优势：双输入CNN较传统AlexNet、ResNet34等模型准确率更高（图16），且训练时间单轮仅4.079秒（批量64）。

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个基于物理层信号直接识别通信行为的方法，突破了传统依赖协议解析的限制。
- 自相关谱图特征与双谱变换的结合，为低SNR信号处理提供了新思路。
2. 应用价值：可实时监控短波电台行为，用于电子侦察和战场态势感知，例如通过识别ALE行为预判敌方链路建立意图。

六、研究亮点
1. 方法创新：
- 自相关预处理+双谱变换的联合特征提取，显著提升低SNR下的分类性能。
- 双输入CNN通过浅层与深层分支协同，平衡计算效率与特征学习能力。
2. 工程意义：算法无需解调，适用于非合作场景，且代码开源（数据可通过lihaitao_01@163.com获取）。

七、其他价值
研究团队计划将方法扩展至更多通信辐射源（CRS）类型，并探索多环境因素（如多径衰落）下的行为识别，进一步推动认知电子战的发展。

（注：全文约2000字，涵盖研究全流程、数据支撑及创新点，符合学术报告规范。）