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为了提高数字信号调制模式识别在低信噪比下的正确率,在对复杂度理论加以分析的基础上,提出了一种新的特征提取方法。该方法首先引入希尔伯特-黄变换求得样本的边际谱,然后利用分形和Lempel-Ziv复杂度的方法提取用于调制识别的特征参数,最后利用RBF神经网络分类器进行数字信号调制模式的分类识别。仿真结果表明该算法具有较好性能。 相似文献
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结合非参数特征分析和最大散度差鉴别分析的思想,提出了两向二维非参数最大散度差((2D)2NMSD)鉴别分析,并用于SAR图像目标识别。首先计算二维图像的非参数散布矩阵,然后使用最大散度差准则求取投影矩阵,最后同时对数据图像矩阵的行方向和列方向进行特征提取。基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)公共数据库提供的实测数据的实验结果表明:该方法所提取的特征用于识别,可大大降低特征维数、提高识别性能,识别率可达98%以上。 相似文献
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为提高多输入多输出(MIMO)雷达的目标角度估计性能,同时兼顾雷达发射功率利用率的需求,该文以合成发射导向矢量与期望导向矢量二范数误差为目标函数,研究了阵元等功率约束下的发射加权矩阵优化问题。推导了发射加权矩阵向量化条件下的等价优化模型,并基于循环优化方法和改进PDR算法对其进行了求解。在每次迭代过程中,所提方法均能获得子优化问题的闭式解,因而其计算复杂度非常低。在此基础之上,从理论上证明了所提方法的收敛性。由于该方法实现了MIMO雷达发射功率在期望空域的聚焦,在同等条件下相比传统MIMO雷达能够有效提高目标的角度估计性能。最后,仿真实验表明了所提方法的有效性。 相似文献
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针对脉冲混迭造成的脉冲重复间隔(PRI)固定序列检测以及PRI估计困难的问题,该文提出一种基于平面变换的PRI固定序列快速检测方法。该方法通过脉冲到达时间(TOA)对平面宽度的整数取余运算,只需1次时域变换处理即可生成PRI固定序列平面变换点迹的周期性图形(PGPTP);之后依据点迹图形模式的差异实现多个TOA交错的PRI固定脉冲序列的判定,并结合点迹图形纵向展开周期和平面宽度逐一估计出PRI值,进而实现密集信号环境下PRI固定脉冲序列分选。仿真实验验证了该方法的有效性以及高效、实用等优点。 相似文献
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针对标准PSO算法易陷入局部最优化和LDW-PSO算法不能适应复杂、非线性优化的问题,提出了一种基于信息熵理论的改进粒子群算法(EPSO).该方法利用信息熵值确定惯性权值,使之具有自适应地调整“探索”和“开发”的能力.将新算法应用于调制模式识别中SVM分类器最优参数值的确定,仿真研究实明,该算法性能稳定.与标准PSO和LDW-PSO算法相比,EPSO算法有效增强了跳出局部最优解的能力,具有较好的工程应用性. 相似文献
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