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基于多特征参数的雷达信号调制方式识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种以盒维数、信息维数、相像系数为分类特征识别雷达信号调制方式的方法。这些特征包含了信号的幅度、频率、相位、整体走势(或者轮廓)、波形复杂度和不规则度的细节信息,集中体现了不同调制方式的差异。同时,利用特征自身的类内距离小、类间距离大的特点先聚类分离部分调制方式,最后通过基于粗集的支持向量机分类器进一步分类识别。通过4种典型雷达辐射源信号的特征提取与分类识别的仿真试验,表明基于本方法的调制信号识别正确率高,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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雷达辐射源信号脉内特征分析 总被引:28,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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针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量,使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明,所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现对不同雷达信号进行识别,证实了该方法的有效性。 相似文献
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针对突发自适应调制信号中的PSK和QAM调制方式识别问题,本文提出了一种能够识别BPSK、QPSK、8PSK以及16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM八种信号类型的盲识别算法。该算法首先对信号的循环平稳性进行了分析和讨论,给出了利用循环高阶累积量的特征实现信号识别分类的理论依据。然后,提出了三种基于循环累积量的特征分别实现了QAM和PSK类间识别、MPSK类内识别以及方形QAM与十字形QAM的识别。最后通过对MQAM信号的瞬时幅度分布特性的深入研究和分析,提出了一种基于瞬时包络平方的方差的特征实现了QAM的类内识别。该算法选择了二叉树支持向量机作为识别分类器,并设计了一种新的识别流程完成了对上述信号调制方式的识别。该算法无需精确同步,对载波相位具有较好的鲁棒性,并能够对中频信号进行识别。仿真实验表明,该算法能够实现在较低信噪比条件下突发信号的识别。 相似文献
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雷达信号的相位可反映其脉内调制特征,而双谱在提取雷达信号特征时可以完整地保留相位信息。针对现有双谱特征提取方法存在平凡双谱、交叉项、特征维数过高等问题,提出一种基于双谱二次特征的雷达信号脉内特征提取算法。首先,将双谱转化为灰度图像,以灰度值表示双谱幅度;然后,利用图像处理技术提取双谱二次特征,提取出能够反映复杂雷达信号脉内特征的不同阶Zernike正交矩特征集;最后,将Zernike矩特征集与广泛应用于特征提取的Hu-不变矩特征集进行实验对比,结果表明,本文提出的算法具有更好的分类识别性能。 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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提出并采用信号的连续小波包分解的方法对BPSK、QPSK、8PSK数字调制信号进行模式识别。首先,根据3种调制信号的特点设置目标信号模板,然后将其分解到小波包子域形成子域模板并预先存储。执行识别任务时,将实际信号进行小波包分解,并在各小波包子域和子域模板作匹配相关,根据相关运算的结果完成识别。由于小波包分解的频带划分比小波分解的频带划分精细,所以识别的正确率更高。文中采用Monte Carlo法产生信号,采用Matlab进行仿真。仿真结果表明,采用小波包分解的识别正确率更高,尤其是在低信噪比环境下,该方法也能实现调制信号的精确识别。 相似文献
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脉冲压缩雷达信号是电子战信号处理领域面临的一种信号类型,如何有效地对其截获和识别具有重要的现实意义。文中依据小波变换理论和对线性调频脉冲压缩信号的分析,提出了一种快速辨识线性调频脉冲压缩信号模型的新算法。进行了计算机仿真,仿真结果证明了此算法的有效性。 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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基于高阶累量的数字调制方式识别 总被引:4,自引:0,他引:4
数字通信调制方式识别一直是信号截获处理方面的热点课题,是信号筛选和解调的基础,在通信对抗中意义重大。本文提出了以接收信号的四、六阶累量为特征来识别数字调制信号,文中进行了理论推导,并做了仿真验证该方法的可行性,实现了对2A SK/2PSK、4A SK、8A SK、4PSK、8PSK、16SQAM等数字调制类型识别。 相似文献