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为了能够在多种距离度量方法中选择一种最优的算法,提高基于距离度量方法的雷达辐射源信号识别的正确识别率,构建了雷达辐射源信号识别模型.并在不同的噪声背景下对基于距离度量方法的雷达辐射源识别模型的正确识别率和识别时间做了比较,最后进行了大量的仿真实验,给出了识别结论. 相似文献
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雷达辐射源信号脉内特征分析 总被引:31,自引:3,他引:28
脉内特征提取是新型雷达辐射源信号识别的关键问题。本文提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和识别方法.将雷达辐射源脉冲信号的分形维数作为识别脉内调制方式的分类特征,这些特征包含了雷达辐射源信号幅度、频率和相位等的变化和分布信息,反映了雷达辐射源信号脉内调制规律,理论分析和仿真实验结果都证明了这些特征具有对噪声不敏感的良好特性.通过10种典型雷达辐射源信号的特征提取和分类识别的实验结果表明,本文所提取的脉内特征类间距离大、类内距离小、正确识别率高.证实了本文方法的有效性。 相似文献
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建立合理的识别效果评估指标体系是实现雷达辐射源信号分选识别效果评估的前提。针对雷达辐射源识别效果评估指标单一等缺点,将识别率测试结果这一概念引入到雷达辐射源信号识别效果评估中,构建了基于识别率测试结果的雷达辐射源信号识别效果评估指标体系,最后建立了评估指标的层次结构模型。 相似文献
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针对同型多目标位置接近无法有效区分的问题,提出了一种基于KNN和雷达辐射源脉间参数的舰船目标个体识别方法.根据雷达辐射源脉间参数计算待识别雷达信号与已识别雷达信号的参数关联度,若关联度小于阈值则认为是不同雷达,否则认为是同型雷达则利用最近邻分类算法通过计算待识别雷达目标位置点与已识别雷达目标历史航迹点的距离来判决待识别... 相似文献
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基于时频分布Rényi熵特征的雷达辐射源识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂体制雷达辐射源识别,提出一种基于时频分布Rényi熵的雷达信号特征提取和识别方法。该方法首先对雷达辐射源信号进行时频变换,然后提取信号时频分布的3阶、7阶和11阶Rényi熵作为特征向量,得到具有维数低、类间差异较大的识别特征。最后采用支持向量机分类器实现信号的分类识别。文中对8种常见雷达信号进行了仿真实验,结果表明在较大的信噪比范围内,该方法能获得较为满意的正确识别率,当信噪比为-3dB时,采用时频分布Rényi熵特征的平均识别率仍能达到90.75%,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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现代密集信号环境中,随着复杂体制雷达装备数量的不断增多,雷达辐射源的识别面临越来越严峻的问题,提出一种新的基于模糊隶属度区间的雷达辐射源识别方法,仿真结果表明,该方法在不同信号环境下能够有效识别雷达辐射源。 相似文献
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针对传统基于人工判决和模块匹配识别雷达辐射源信号的不足,提出了一种基于联合时频的智能识别算法。将雷达辐射源信号进行时频变换,处理后的信号经过不同种降维方式输入到自动编码器中,通过预训练调节深度学习模型,并采用常用的softmax分类器对预训练完的模型采取有监督精校和识别,最后完成识别任务。仿真结果表明,该算法能够实现很高识别率,并且经过联合降维较其他几种方法的效果更好。 相似文献
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为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需求,提出一种以小波包系数的能量比和标准差为特征的算法,并采用BP神经网络进行识别。仿真实验表明,该方法能在较低的信噪比条件下取得较好的识别率。 相似文献
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针对低信噪比条件下,复杂多类雷达辐射源信号识别存在特征提取困难,识别正确率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和扩张残差网络的辐射源信号自动识别方法.首先通过时频分析将信号时域波形转换成二维时频图像以反映信号本质特征;然后进行时频图像预处理以保留时频图像完备信息,适应深度学习模型输入;最后构建扩张残差网络以自动提取信号时频图像特征,实现雷达辐射源信号分类识别.实验结果表明,信噪比为-6dB时,该方法对16类雷达辐射源信号的整体识别正确率能够达到98.2%,对时频图像特征相似的类LFM(Linear Frequency Modulation)信号的整体识别正确率超过95%.本文提供了一种新的雷达辐射源信号智能识别方法,具有较好的工程应用前景. 相似文献
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在现代信号环境中,基于传统的雷达信号特征描述方式很难对复杂体制雷达辐射源进行准确描述和识别。提出一种新的雷达参数样本图的描述方式,并研究了基于参数样本图的雷达辐射源识别算法,利用脉冲序列与雷达参数样本图进行匹配识别,给出了参数类型匹配及参数样本图匹配的方案。仿真结果表明,这种方法是有效的。 相似文献
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提出了一种利用辐射源"指纹"特征融合识别辐射源的方法。首先分析了功放信号模型、接收信号模型、频率和重复频率稳定度;然后定义了四个"指纹"特征;在此基础上利用获取的指纹特征构造辐射源特征数据库,结合D-S证据理论给出了识别算法的步骤和框图。依据该方法对四部雷达辐射源进行了指纹特征提取,采用融合技术进行了仿真实验,结果表明基于指纹融合的方法能有效地识别辐射源。相比于经典的模板匹配法、模糊识别法,指纹特征有更高的稳定性,对信噪比不敏感,辐射源的识别率较高。 相似文献