本书系统阐述了电磁辐射源目标识别的理论和技术，具体包括辐射源目标识别的基本原理、基本过程和理论性能分析方法，基于信号表现形式和基于发射机畸变的辐射源特征提取技术，复杂信道下的辐射源特征提取技术，基于机器学习的辐射源特征提取、特征降维和分类器技术，辐射源目标识别的接收机设计方法，辐射源目标识别的系统设计和管理，以及辐射源目标识别实例，重点介绍了作者研究团队近十年在辐射源个体识别方面的研究成果。
本书适合从事通信工程、雷达工程和信号处理等相关专业的科研人员、教师和工程技术人员阅读参考。

前言
英文缩写对照表
第1章 电磁辐射源目标识别技术概述
1.1 电磁辐射源目标识别的基本概念
1.2 电磁辐射源目标识别的应用需求
1.3 电磁辐射源目标识别的研究发展
1.3.1 电子辐射源目标识别的研究发展
1.3.2 通信辐射源目标识别的研究发展
1.3.3 辐射源目标识别的技术发展路线
1.4 电磁辐射源目标识别的技术挑战
1.5 本书主要内容及结构组成
参考文献
第2章 辐射源目标识别的基本原理
2.1 辐射源特征的基本性质
2.2 辐射源特征的来源
2.2.1 信息层的辐射源特征
2.2.2 物理层的辐射源特征
2.3 辐射源特征提取的基本思路
2.3.1 辐射源特征的测量和估计
2.3.2 辐射源特征的校正
2.3.3 辐射源特征的综合
2.4 辐射源目标识别的基本过程
参考文献
第3章 发射机畸变机理及其表现形式
3.1 引言
3.2 调制器畸变及其表现形式
3.2.1 IQ正交调制器
3.2.2 VCO直接调制器
3.2.3 VCO间接调制器
3.2.4 频率源切换调制器
3.3 频率源畸变及其表现形式
3.4 功放畸变及其表现形式
3.5 发射通路滤波器畸变及其表现形式
3.6 寄生谐波和载波泄漏
3.7 暂态过程特性
3.8 本章小结
参考文献
第4章 辐射源目标识别的理论性能分析
4.1 辐射源目标识别的信息论描述
4.1.1 辐射源目标识别的信息论模型
4.1.2 互信息性能度量及其计算
4.1.3 辐射源目标识别的信息论指导
4.2 基于似然比检验的理论性能分析
4.2.1 信号模型
4.2.2 似然比检验性能推导
4.2.3 仿真结果
4.3 本章小结
参考文献
第5章 基于信号表现形式的辐射源特征提取
5.1 基于常规信号参数的辐射源特征提取
5.1.1 通用常规信号参数
5.1.2 通信辐射源的常规信号参数
5.1.3 电子辐射源的常规信号参数
5.2 基于数学描述和拟合的辐射源特征提取
5.2.1 暂态特性的统计描述
5.2.2 暂态特性的分形描述
5.2.3 暂态特性的多项式拟合
5.3 基于域变换的辐射源特征提取
5.3.1 时域表示
5.3.2 频域表示
5.3.3 线性时频域表示
5.3.4 二次时频域和模糊函数表示
5.3.5 Hilbert-Huang变换域表示
5.3.6 累量函数和累量谱表示
5.3.7 循环自相关函数和循环谱表示
5.3.8 变换域方法评述
5.4 基于脉内无意调制曲线的电子辐射源特征提取
5.5 本章小结
参考文献
第6章 基于发射机畸变的通信辐射源特征提取
6.1 引言
6.2 特征提取预处理
6.2.1 样本构造
6.2.2 同步对齐
6.3 暂态畸变特征提取
6.3.1 幅度暂态指纹特征提取
6.3.2 相位暂态指纹特征提取
6.3.3 暂态畸变特征提取步骤
6.3.4 性能分析和比较
6.4 IQ正交调制畸变特征提取
6.4.1 Brik调制域特征提取方法
6.4.2 基于机理的IQ调制畸变特征提取
6.5 频率调制畸变特征提取
6.5.1 开环VCO直接调制的畸变特性参数估计
6.5.2 闭环VCO直接调制的畸变特性参数估计
6.5.3 VCO间接调制的畸变特性参数估计
6.5.4 频率源切换调制的畸变特性参数估计
6.5.5 频率调制畸变特征提取方法的性能仿真
6.6 频率源畸变特征提取
6.6.1 相噪的ARMA信号模型
6.6.2 相噪ARMA模型求解
6.6.3 性能分析和比较
6.7 功放畸变特征提取
6.7.1 基于倍频成分的窄带功放畸变特征提取
6.7.2 基于基频成分的窄带功放畸变特征提取
6.7.3 性能分析和比较
6.8 发射机畸变特征联合提取
6.8.1 信号模型
6.8.2 联合最大似然参数估计
6.8.3 理论性能分析
6.8.4 性能仿真和分析
6.9 本章小结
参考文献
第7章 复杂信道下的辐射源特征提取
7.1 多径衰落信道下的辐射源特征提取
7.1.1 平坦衰落信道下的辐射源特征提取
7.1.2 频率选择性衰落信道下的通信辐射源特征提取
7.1.3 多径信道下的电子脉冲脉内无意调制特征提取
7.2 多普勒效应下辐射源特征提取
7.2.1 多普勒效应对辐射源个体识别性能的影响分析
7.2.2 多普勒信道下辐射源个体识别的可行性分析
7.2.3 多普勒效应下的无意调相特征提取算法
7.3 本章小结
参考文献
第8章 基于机器学习的辐射源特征提取和降维
8.1 特征提取预处理
8.1.1 基于样本互相关的时间、频率和相位对齐
8.1.2 多样本“公共波形”提取方法
8.2 基于互信息最大化的特征提取
8.3 基于鉴别分析的特征提取
8.3.1 LDA方法
8.3.2 SDA方法
8.3.3 SDA改进方法
8.4 基于机器学习的辐射源特征提取
8.4.1 基于固定调制信号的机器学习特征提取
8.4.2 基于星座误差的机器学习特征提取
8.4.3 MMI、LDA和SDA的特性小结