| 基于改进相像系数和奇异谱熵的雷达信号分选 |
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| 引用本文： | 刘凯,韩嘉宾,黄青华.基于改进相像系数和奇异谱熵的雷达信号分选[J].现代雷达,2015(9):80-85. |
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| 作者姓名： | 刘凯 韩嘉宾 黄青华 |
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| 作者单位： | 上海大学 特种光纤与光接入网重点实验室;上海大学 特种光纤与光接入网重点实验室;上海大学 特种光纤与光接入网重点实验室 |
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| 摘 要： | 脉内特征提取是新体制雷达辐射源信号分选的关键问题，文中针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题，提出了一种基于高次频谱相像系数和频域奇异谱熵特征的分选新方法，实现了低信噪比下雷达辐射源信号的高准确率分选。对接收到的信号提取高次频谱相像系数特征以及奇异谱熵特征，并将两者作为分选的联合特征向量，运用K means聚类算法实现对不同调制方式的雷达辐射源信号的分选。仿真结果表明：改进后提取的信号特征类间的分离度大且受噪声影响程度小，在信噪比为-2 dB的情况下，该算法的总体平均分选准确率在85％左右，不同调制类型信号间的分选准确率最低为80％。与现有方法相比，文中提出的算法具有更好的信号识别效果。
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| 关 键 词： | 雷达辐射源信号 相像系数 奇异谱熵 信噪比 |
Sorting Radar Signal Based on the Improved Resemblance Coefficient and Singular Spectrum Entropy |
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| LIU Kai,HAN Jabin and HUANG Qinghua.Sorting Radar Signal Based on the Improved Resemblance Coefficient and Singular Spectrum Entropy[J].Modern Radar,2015(9):80-85. |
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| Authors: | LIU Kai HAN Jabin and HUANG Qinghua |
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| Affiliation: | Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University;Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University;Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | radar emitter signal resemblance coefficient singular spectrum entropy signal to noise ratio |
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