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针对雷达辐射源信号识别,提出一种基于时频分布的小波不变矩特征向量提取和识别分类方法。对雷达辐射源信号时频图像进行处理,对图像进行小波变换,提取小波矩的特征向量。采用支持向量机分类识别的方法,对特征向量进行训练,实现信号识别。对6种常见雷达信号进行分类,结果表明在信噪比较低的情况下也能取得较好的识别效果,在SNR为-3 dB时,识别正确率仍达到93.9%。 相似文献
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《微型机与应用》2019,(3):30-34
手势识别技术在人机交互系统中的需求与应用日益广泛,毫米波雷达可以对手势运动过程中的距离、速度信息进行检测,从而实现识别的目的,且具有不依赖于光线的优点。利用24 GHz微型雷达装置可接收手势信号,建立识别算法的样本库。对一维手势信号进行分段FFT运算,可将一维手势信号转化为二维的手势图像,转换后的图像不但含有运动过程中的幅度、速度信息,还包括手势运动过程中幅度与频谱的变化历程。由于每一次手势动作的不确定性,单一的物理特征统计方法很难进行判别,且识别率较差,利用机器学习SVM算法对手势信号进行学习与分类。实验结果表明,分段FFT信号处理方法结合SVM算法对手势分类的准确率达90. 25%,为手势识别算法提供了一种新的方法。 相似文献
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针对复杂体制雷达辐射源识别,提出一种基于Choi-Williams时频图像的雷达辐射源信号特征提取和识别方法,将信号识别转化为图像识别问题。首先对雷达辐射源信号进行Choi-Williams时频变换,将得到的时频图转化为灰度图像;然后采用一系列图像处理方法对时频图像进行增强和去噪,之后将灰度图像转化为二值图像,并剪切掉不含信号的图像区域;最后分别提取二值图像的中心矩和伪Zernike矩作为识别特征,并采用支持向量机分类器实现信号的分类识别。文中针对8种常见雷达信号识别进行了仿真实验,结果表明在较大的信噪比范围内,该方法能获得较为满意的识别率,其中当信噪比为-3dB时,采用伪Zernike矩特征平均识别率仍能达到92%,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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雷达信号处理是现代雷达系统的核心内容之一,其直接影响着雷达系统的适用范围和工作性能等。而对雷达信号的有效识别是对未知雷达信号进行预判的重要组成部分。基于支持向量机(SVM)对四种不同的雷达信号智能辨识,选取径向基核函数(RBF)作为支持向量的非线性映射函数,经过理论推导得出惩罚因子c和核函数参数g是影响其分类性能的重要因素。利用粒子群(PSO)优化SVM的两个重要参数。结果表明,在没有进行参数优化的SVM的分类性能极其不稳定,识别准确率在79.6992%~90.2256%之间,而经过PSO优化的SVM分类准确率高达100%,有效证明了优化方法的有效性,实现了基于PSO优化的SVM雷达信号的准确识别。 相似文献
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雷达辐射源信号通过射频、脉冲重复周期、脉宽、天线转速等属性来描述。然而这些属性并不是在每个雷达数据库中都对识别起作用,通过粗糙集理论对其属性进行约简和规则提取,并且确定各属性的权重。对于没有受污染或受污染程度较小的信号可以通过约简规则进行匹配识别,如果受污染程度较为严重或失真的信号或是由粗糙集约简得到多义的规则,则可以计算目标信号各属性与数据库中各信号各属性的灰关联度,并用粗糙集计算得到的各属性权重对各属性得到的关联系数进行加权求和,得到关联度最大者为识别结果。仿真结果表明,基于粗糙集和灰关联理论的雷达辐射源信号识别方法能够有效地缩减识别过程,得到满意的识别结果。 相似文献
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分形维数是分形理论中的重要参数,其中盒维数可以描述分形信号的几何尺度信息,信息维数描述分形信号在平面空间上的分布信息。因此利用分形理论从信号中提取盒维数和信息维数作为分类特征,这种特征可包含信号幅度、频率和相位的变化规律,并集中了不同调制信号之间的差异信息。通过计算若干种常见脉内调制雷达辐射源信号的盒维数与信息维数,表明了分形维数在分类意义上是有效的特征。并由分类识别的仿真实验验证了基于分形维数进行的分类具有较高的识别率。 相似文献
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提出了基于蚁群聚类算法的雷达辐射源识别方法。该方法采用雷达辐射源特征参数建立模型,对雷达辐射源样本进行识别,仿真结果接近90%。实验表明,蚁群聚类算法识别雷达辐射源的方法具有一定的可行性。 相似文献
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针对复杂电磁环境下雷达辐射源信号识别方法中存在的抗噪性能差、识别准确率低等问题,提出一种融合模糊函数多域投影特征的集成深度学习识别方法.首先,对信号的模糊函数进行高斯平滑处理,从多域视角出发选取合适角度对模糊函数进行二维投影以构建特征数据集;然后,构建一种基于多域特征融合的两阶段识别分类方法,使用多个密集连接网络DenseNet 121作为初级分类器分别对3类特征数据集进行训练学习,得到初级分类结果;最后,通过Stacking策略对初级分类结果进行融合学习,得到最终类别信息.实验结果表明,所提出方法在信噪比为0 dB时对6类典型雷达信号的整体平均识别率均保持在97.24%以上,即使是在-4 dB环境中,识别率也稳定在87.16%以上,验证了所提出方法的有效性和可行性,具有一定的工程价值. 相似文献
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复杂电磁环境下雷达辐射源识别问题是当前急需解决的难题。针对雷达辐射源识别中不确定信息影响,改进数据库比对识别法,通过融合BAM神经网络(NN)和模糊推理(FR),建立基于NN-FR的雷达辐射源识别模型,以达到缩短识别时间,提高识别效率的目的,为复杂电磁环境下识别雷达辐射源探索新的方法。 相似文献
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针对利用卷积神经网络进行辐射源信号识别过程中时间复杂度高的问题进行研究,提出一种基于降噪自编码器和卷积神经网络结合的算法。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变换,获取时频图像;然后对图像进行灰度和阈值二值化处理,将处理后的图像向量化操作输入到降噪自编码器中,提取降噪自编码器隐藏层特征数据完成降维处理,再重构成图片矩阵输入到卷积神经网络中,利用常用的softmax分类器进行分类识别。通过仿真表明,添加降噪自编码器降维处理后的模型相比较原模型,时间复杂度大幅度下降,在SNR=-6 dB,识别效果能达到80%以上,与利用传统降维方式性能相比,识别效果明显提高。 相似文献
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在统计自相关函数的基础上,提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取的方法。利用一阶差分运算突出信号的调制特性;将差分的结果进行自相关计算,提取不同时延下自相关函数的包络特征;根据提出的基于距离的可分性判据对包络进行特征选择,得到具有最优可分性能的二维或三维特征向量。通过对7种典型辐射源信号的特征提取和分类进行仿真实验,结果表明提取的特征在低信噪比下仍具有较好的抗噪性和可分类性。 相似文献