1、雷电与核电磁脉冲识别的SOPC实现,雷电是利用核电磁脉冲进行核爆探测的主要干扰源，能否把核电磁脉冲从雷电电磁脉冲信号中区分出来，是核电磁脉冲探测必须解决的问题。,1 基于遗传算法的模糊分类器设计,雷电与核电磁脉冲信号特征相似，不易区分，识别算法的选择成为重要环节。,2 基于SOPC的雷电与核电磁脉冲识别平台,（1）FPGA硬件平台选型 选用MicroBlaze软核处理器作为系统核心控制器，载体是Xilinx公司生产的Spartan-3E系列FPGA芯片,（2）基于遗传算法的模糊分类IP核设计,遗传算法部分，功能是完成模糊算法模块所需要的模糊规则库的生成，主要包括控制模块、存储模块（包含初始群体
2、模块）、随机数模块、数据选择模块、选择模块、交叉变异模块和适应度模块构成；模糊识别部分，功能是对输入的雷电和核电磁脉冲信号进行模糊化处理，依据模糊规则，与遗传算法产生规则库依次对比进行推理，输出规则后件，主要由模糊化模块、模糊推理模块构成。,（3）识别平台软件设计,3 FPGA运行结果,当对识别平台的硬件功能仿真、软件调试和内部信号测定等一系列调试工作完成之后，进行FPGA实验。,FPGA配置指示灯发光，说明系统配置正确。当识别出是核电磁脉冲信号时，LCD上显示“THE RESULT IS ：NEMP”，并且板上8个二极管全部发光；当识别出是雷电电磁脉冲信号时，LCD上显示“THE RESULT IS ：LEMP”，并且板上右侧4个二极管发光,核电磁脉冲,雷电电磁脉冲,对存储在DDR SDRAM中的104个脉冲信号样本（4个核电磁脉冲信号和100个雷电电磁脉冲信号）进行识别，其总体识别结果,4 结果分析,基于SOPC的识别系统能够进行雷电与核电磁脉冲脉冲信号的识别。由于核电磁脉冲识别量数据数量太少，仅有4条，容易造成识别特征过于典型。加强核电磁脉冲信号特征量的提取工作；立足于现有的信号数据，通过数据拟合等手段产生部分新数据进行分析验证。,
