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随着雷达技术的不断发展和应用,雷达信号识别对于雷达对抗和电子侦察具有重要意义.针对常用雷达信号的识别问题,提出了一种基于频谱和瞬时频率的雷达信号识别方法,通过定义的四个用于区分不同信号的特征值,可以对于常用的七种雷达信号进行有效识别.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性. 相似文献
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为解决雷达侦察中雷达脉内调制类型识别问题,研究NS、LFM、PSK、FSK 4 种类型调制信号的高效识
别问题。通过改进瞬时自相关算法在抑制相位模糊和噪声干扰的前提下得到雷达辐射信号自相关函数,进行滑动平
均采样处理得到信号的瞬时频率。分析4 种不同调制类型信号频率图特征,提取频率图的自相关系数、突跳峰次数
和二级均值差特性作为识别特征向量,构建一种高效的脉内调制识别算法。仿真实验表明:该算法可在信噪比较低
的条件下,有效地区分4 种调制类型,当信噪比高于9 dB 时,识别概率可达到97%以上。 相似文献
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基于Fisher判别字典学习的辐射源调制特征识别 总被引:1,自引:1,他引:0
针对基于字典的信号调制类型识别方法中解析字典原子形态单一、无法与复杂辐射源信号最优匹配的问题,提出一种基于Fisher判别准则的字典学习方法。对辐射源信号进行时频分析,借鉴图像处理的方法提取信号时频特征列向量,在字典训练过程中加入信号调制类型信息,根据Fisher准则训练字典,使字典原子类间距离最大同时类内距离最小,以增强字典的识别性能;通过仿真分析Fisher判别字典的识别性能以及原子个数对字典性能的影响。研究结果表明:该方法相比于解析字典法和无监督字典法,具有更好的识别性能,在低信噪比时识别性能突出、抗噪声干扰性能好;综合考虑识别性能和计算量,当字典原子数取20时该方法性能最优。 相似文献
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在日益复杂的电磁环境中分选识别出雷达信号,是电子对抗发挥功用的先决因素。关于雷达信号调制样式与信号参数的先验信息有限,难以为信号分选提供充足的情报支撑,且信号交叠严重制约着信号分选的效能。将上述需求转换为盲源分离问题,通过Givens变换构造高阶分离矩阵,将适用于两路信号的基于3阶循环量的循环平稳度(DCS)盲源分离算法拓展到适用于具有不同循环平稳频率的多路信号。通过理论推导证明了该方法的可行性,并推导出构造Givens矩阵参数确定的方法。利用循环平稳理论提取雷达信号在循环平稳域的特征,结合DCS分离准则进行仿真验证。仿真结果表明,该算法能够实现对多路雷达信号的有效分选。 相似文献
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针对低截获雷达信号通常采用人工特征选择,且在低信噪比、样本数量少情况下识别率低的问题,提出一种融合雷达信号时频图像的卷积特征与字典学习识别算法。该算法以表征信号调制方式的时频图像为基础,通过时频变换获得信号的二维时频数据,输入到LeNet-5卷积神经网络中。网络通过美国MNIST数据库手写数据集进行预训练,将预训练后网络中的2~6层网络参数迁移到新的LeNet-5中,取出第6卷积层的数据作为提取的卷积特征。使用判别字典学习方法进行识别。仿真结果表明:通过预训练处理能够加快网络的收敛与优化,有效提取到每类信号的卷积特征;与文献[4]、文献[24]、文献[25]、文献[26]中4种算法相比,利用判别字典学习能够在样本少、低信噪比情况下取得较高的识别率。 相似文献
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