现代雷达
現代雷達
현대뢰체
Modern Radar
2015年
9期
80-85
,共6页
雷达辐射源信号%相像系数%奇异谱熵%信噪比
雷達輻射源信號%相像繫數%奇異譜熵%信譟比
뢰체복사원신호%상상계수%기이보적%신조비
radar emitter signal%resemblance coefficient%singular spectrum entropy%signal to noise ratio
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.
脈內特徵提取是新體製雷達輻射源信號分選的關鍵問題,文中針對現有方法分選準確率不高和對譟聲敏感的問題,提齣瞭一種基于高次頻譜相像繫數和頻域奇異譜熵特徵的分選新方法,實現瞭低信譟比下雷達輻射源信號的高準確率分選.對接收到的信號提取高次頻譜相像繫數特徵以及奇異譜熵特徵,併將兩者作為分選的聯閤特徵嚮量,運用K-means聚類算法實現對不同調製方式的雷達輻射源信號的分選.倣真結果錶明:改進後提取的信號特徵類間的分離度大且受譟聲影響程度小,在信譟比為-2 dB的情況下,該算法的總體平均分選準確率在85％左右,不同調製類型信號間的分選準確率最低為80％.與現有方法相比,文中提齣的算法具有更好的信號識彆效果.
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