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在现代信号密集环境中,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描述和识别.因此提出了一种基于脉冲样本图和模糊理论的雷达辐射源识别算法,运用格贴近度的模糊识别算法进行雷达辐射源识别.该方法省略了特征提取过程,简化了处理环节,仿真结果表明,这种方法具有很高的识别准确率. 相似文献
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经济社会的腾飞发展,也带动了科学信息技术的进步.雷达就是运用无线电技术来实现信息存储的,因此雷达又称作是“无线电定位”.近年来,国家加深加快了对雷达信号的探索,雷达信号的个体识别更是作为重点课题进行研究.以贴近度为标准的雷达辐射源个体识别技术,最关键的是雷达“指纹”特征数据的选取、高精度测量以及识别算法.本文就将从雷达辐射源个体识别的信号概念,分析贴近度对于雷达信号的重要性,展开雷达信号个体识别方法的研究. 相似文献
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雷达辐射源信号快速识别综述 总被引:2,自引:0,他引:2
对现代战场的电磁环境特点进行分析,介绍了已有的几种雷达信号特征描述方式,阐述了目前的雷达辐射源信号快速识别方法及其发展方向,概述了雷达辐射源识别系统中的数据库设计研究现状.对未来进行展望,为进一步研究雷达辐射源信号快速识别技术提供参考. 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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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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针对目前雷达辐射源识别中存在的特征参数难以获得,雷达信号工作模式繁多等问题,提出利用模糊理论对雷达信号进行类型识别。经过多次仿真选择了既简单又有效的特征参数及隶属度函数,实验验证了此方法有较强的识别效果,且工程上较易实现。 相似文献
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针对目前雷达辐射源识别中存在的特征参数难以获得、雷达信号工作模式繁多等问题,本文提出利用模糊理论对雷达信号进行类型识别。经过多次仿真选择了既简单又有效的特征参数及隶属度函数,实验验证了此方法有较好的识别效果,且工程上较易实现。 相似文献
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基于脉冲样本图的雷达辐射源识别新技术 总被引:2,自引:0,他引:2
现代雷达信号体制越来越复杂,使得现有的雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂体制辐射源进行描述分析。为解决复杂体制雷达辐射源的识别问题,文章提出了一种新的雷达信号描述方式——脉冲样本图,并设计了一种可以对其进行分类识别的BP(Back Propagation)网络。仿真实验表明该网络可以对脉冲样本图进行有效识别,为解决复杂体制雷达辐射源的识别提供了新思路。 相似文献
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针对低信噪比下雷达辐射源信号分类,首先提出了基于高阶累积量和小波包变换相结合的特征提取方法,然后设计支持向量机分类器,并运用粒子群优化算法对分类器的参数进行寻优,最终实现对雷达辐射源信号的自动分类。仿真实验结果表明,在信噪比为-4dB时,6种雷达辐射源信号的平均识别率仍能达到93.83%,在低信噪比环境下取得了较为理想的分类效果。 相似文献
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目前,基于机器学习的雷达辐射源识别技术大多以训练集和测试集同分布为假设,当雷达数据库样本不足导致与信号真实分布存在偏差时,传统的分类方法效果不佳.为此,将迁移学习理论引入识别系统,设计了一种基于结构发现与再平衡的雷达辐射源信号识别方法.通过对数据库和待识别辐射源信号样本进行聚类分析发现数据结构信息,通过重采样处理修正其分布差异.将新采样数据输入支持向量机进行训练并对侦收样本进行识别.仿真实验表明,在新训练样本集上学习的模型对测试集的分类性能有了很大的提升. 相似文献
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针对人工提取雷达辐射源信号特征存在提取周期长、特征描述不完备等局限性,提出了一种基于深度学习栈式自编码机和模糊函数主脊的雷达信号识别方法.该方法根据信号模糊函数主脊包含丰富的内在调制信息的特点,从信号中提取用于分类识别的抽象特征.通过对六种雷达辐射源信号进行实验,并对比人工特征提取及其他深度学习方法,结果表明,本文所提方法在信噪比(signal-noise ratio,SNR)为2 dB以上时均能保持100%的识别准确率,SNR为-6 dB时识别准确率仍能保持82.83%以上,明显高于其他方法.即使在包含相同调制类型不同参数的信号环境中,当SNR大于0 dB时识别率均稳定在95.0%以上,SNR降低到-4 dB时识别率也能达到79.0%.证明该方法能有效提取到信号的深层特征,且具有良好的抗噪性能,基本满足实际战场的需求. 相似文献
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多功能雷达在复杂程序调度下,发射信号参数呈现取值范围宽、捷变速度快、变化随机性强等特点,非合作接收方难以对其建立有效的信号模型,给电子侦察系统的雷达辐射源识别带来严峻挑战。本文提出一种基于深度学习的复杂体制雷达辐射源识别方法,利用大样本全脉冲数据形成脉间参数变化的图像特征表示,从宏观上揭示雷达辐射源隐含的波形设计机理,并设计了基于AlexNet网络的图像特征深度学习网络开展辐射源识别,实测数据实验表明了本文的方法对一定时间跨度内的有限部同型多功能雷达具有良好的识别性能,为多功能雷达辐射源智能个体识别提供了新的解决思路。 相似文献
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从密集复杂的信号环境中分选和识别出特定雷达辐射源信号是信号处理领域重要内容之一。利用威胁复杂雷达信号的先验信息,引入数据挖掘领域时间序列相似性快速匹配原理及其滑窗技术,提出了一种适于多参数联合变化雷达信号快速匹配识别方法。实验表明,该方法识别速度快,适应环境能力强,具有良好的应用前景。 相似文献
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脉冲信号的时宽限制了采样点的个数,使得短时信号的频率测量精度无法提高。提出了一种短时信号精测频方法,该方法能显著提高测频精度,从而给雷达信号的分选、识别及特定发射机识别(SEI)提供了很好的稳定度。 相似文献