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跳频信号在抗干扰方面具有良好的性能。准确识别跳频信号的调制方式,能够为判断敌我目标属性、干扰敌方信号等军事信息战提供有力支撑,但国内外对于跳频信号的调制识别仍存在很大空缺。本文提出一种基于时频特征的跳频信号调制识别方法,通过平滑伪魏格纳-维利分布(SPWVD)时频变换获取不同调制类型的跳频信号时频图像,将时频图像送入卷积神经网络(CNN)中进行特征提取及分类识别。仿真实验证明,本文CNN在低信噪比下取得了较好的识别效果。 相似文献
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现有跳频信号检测算法大多针对固定参数的跳频信号检测,而面对可变参数的跳频信号检测时,其每跳时长及带宽的不确定性导致这些算法的适用性下降。为此,提出了一种基于YOLOX的跳频信号检测算法。该算法适用于固定参数跳频信号和可变参数跳频信号,判断跳频信号的存在性。首先将观测时间内的信号进行短时傅里叶变换获得灰度时频谱图;然后将时频谱图经过目标检测网络YOLOX,获得各个信号的预测框;最后根据跳频信号各跳点的时间连续性,筛选出跳频信号各个跳点,根据连续跳点个数判断跳频信号的存在性。对算法的检测流程进行了仿真,以验证算法的可行性。实验结果表明,该算法可以较好地完成盲检测任务,且能够通过增加较少的先验信息以提高检测性能。 相似文献
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提出了一种基于排序时频特性的雷达脉内调制信号识别算法.该算法可分为三步:首先,通过检验信号时频曲线的互易回归特性,识别出线性调频信号;然后,通过检验信号时频RANKIT图的正态性,识别出常规信号;最后,检验信号平方后时频RANKIT图的正态性,用以区分二相编码与四相编码信号.仿真结果表明,该算法无需接收信号的任何先验知识,在较低信噪比条件下可实现对常用雷达脉内调制方式的有效识别. 相似文献
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By using d-form function,a new construction of frequency hopping sequence with optimal Hamming correlation is presented in this article,which generalizes the results presented by Ding (2007).Furthermore,a new class of non-power function style d-form function is proposed and an upper bound of the Hamming autocorrelation of the corresponding sequence is also derived. 相似文献
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调频连续波雷达调频信号的非线性极易导致差频信号的频谱混叠,传统的研究都集中在调频信号非线性的克服或补偿上,但也只能提高较窄带宽范围内的线性,并不能提高雷达的抗干扰性能.基于跳频技术对调频信号进行频率调制,使雷达以跳频方式工作在超大带宽,克服了差频信号频谱混叠造成的影响.理论分析和仿真结果表明,该方法不仅保障了雷达测距测速的有效性,而且极大地提高了雷达的抗干扰性能. 相似文献
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针对当前灰度共生矩阵(GLCM)的4个主要特 征参数与图像子块纹理复杂度之间没有准确的数学关系和隐蔽 图像遮蔽性上不足的问题,提出一种GLCM纹理特征选块的可逆图像水印。首先把原宿主 图像分成 128×128大小的子块;然后利用均方误差(MSE)给 4个纹理特征参数赋予权值,建立特征参数与图像子块复杂度 的数学关系;最后计算得出各个子块的复杂度,选择复杂度最大和次大的子块,采用基于预 测误差对扩展 的可逆算法进行数据隐藏。提出的特征参数与纹理复杂度之间的数学关系,能够准确计算图 像子块复杂度, 嵌入水印后的自然图像和医学图像平均峰值信噪比(PSNR)值较 现有方法分别高出2.65%和0.93%左右。本文算 法能准 确反映子块内部的纹理复杂度并具有更好的隐蔽性,适用于医学、军事和卫星等领域。 相似文献
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基于循环谱和高阶累积量的联合模式识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为完全识别当前卫星通信采用的主要调制方式,结合循环谱和高阶累积量两种信号调制识别方法的特点,提出了一种联合识别算法。该算法将循环谱特征加入到高阶累积量识别法中,联合多种特征参数判决构建识别器,首先利用循环谱完成ASK、FSK、PSK信号的类间识别以及FSK信号的类内识别,在此基础上利用高阶累积量方法完成FSK、PSK信号的类内识别。仿真结果表明,该算法能够完全区分卫星通信中主要的调制模式{ASK、2ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK},在信噪比高于5 d B时识别率达88%以上。 相似文献
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The research of emotion recognition based on electroencephalogram (EEG) signals often ignores the relatedinformation between the brain electrode channels and the contextual emotional information existing in EEG signals,which may contain important characteristics related to emotional states. Aiming at the above defects, aspatiotemporal emotion recognition method based on a 3-dimensional (3D) time-frequency domain feature matrixwas proposed. Specifically, the extracted time-frequency domain EEG features are first expressed as a 3D matrixformat according to the actual position of the cerebral cortex. Then, the input 3D matrix is processed successivelyby multivariate convolutional neural network (MVCNN) and long short-term memory (LSTM) to classify theemotional state. Spatiotemporal emotion recognition method is evaluated on the DEAP data set, and achievedaccuracy of 87.58% and 88.50% on arousal and valence dimensions respectively in binary classification tasks, aswell as obtained accuracy of 84.58% in four class classification tasks. The experimental results show that 3D matrixrepresentation can represent emotional information more reasonably than two-dimensional (2D). In addition,MVCNN and LSTM can utilize the spatial information of the electrode channels and the temporal context information of the EEG signal respectively. 相似文献
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A deception jamming recognition algorithm is proposed based on product spectrum matrix (SPM). Firstly, the product spectral in the different pulse repetition interval (PRI) is calculated, and the product spectral of frequency-slow time is arranged into a two-dimensional matrix. Secondly, non-negative matrix factorisation (NMF) is used to extract the features, and further the separability of the characteristic parameters is analysed by the F-Ratio. Finally, the best features are selected to recognise the deception jamming. The experimental results show that the average recognition accuracy of the proposed deception jamming algorithm is higher than 90% when SNR is greater than 6dB. 相似文献
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基于端到端的深度学习模型已经被广泛应用于自动调制识别。现有的深度学习方案大多数依赖于丰富的样本分布,而大批量的标记训练集通常很难获得。提出了一种基于数据驱动和选择性核卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的自动调制识别框架。首先开发深度密集生成式对抗网络增强5种调制信号的原始数据集;其次选择平滑伪Wigner-Ville分布作为信号的时频表示,并将注意力模块用于聚焦时频图像分类中的差异区域;最后将真实信号输入轻量级卷积神经网络进行时间相关性提取,并融合信号的时频特征完成分类。实验结果表明,所提算法提高了在低信噪比情况下的识别精度,表现出较强的鲁棒性。 相似文献
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根据上扫频和下扫频线性调频(LFM)信号的特性,针对传统的超宽带无线通信系统中线性调频扩频技术存在的调制效率低、误码率性能低、实现复杂高等问题,结合线性调频(Chirp)扩频以及循环移位编码(CCSK)扩频,提出了一种基于线性调频信号的循环移位线性调频扩频技术(CS-CSS).首先,将输入数据映射在循环移位因子(CSF)上;然后,根据CSF数值对基带所产生的Chirp信号进行循环移位达到调制的目的;最后,在解调端经过加窗处理、快速傅里叶变换(FFT)得到与发射端对应的CSF,从而得到发送的数据.误符号率的仿真结果与理论推导公式相吻合,从调制效率和误码率性能上讲,该方案相比线性调频二进制正交键控(Chirp BOK)系统具有超过10 dB的误码率性能.因此,该方案具有更好的误码率性能、更高的调制效率及实现更低的复杂度. 相似文献
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纹理特征作为图像的一个重要特征,在国画分类识别中的地位十分重要,但现有的纹理提取算法大多基于灰度信息而忽略了颜色信息。针对国画分类识别中纹理提取算法存在的问题,本文提出了一种多尺度、多色域的纹理特征提取算法,该算法结合了轮廓波变换和灰度共生矩阵的优点。为了对国画进行特征提取,该算法首先将国画图像转变到HSI色彩空间。然后,提取色调、饱和度、强度这三个色彩分量进行分区域操作,即提取每一个色彩分量的纹理特征。最后,将提取的3个特征向量融合并进行主成分分析降维。实验证明,与灰度共生矩阵相比,本文算法在国画分类识别方面查准率提高了7.5%,查全率提高了8.7%。实验表明多尺度灰度共生矩阵算法优于传统的灰度共生矩阵算法。 相似文献
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