论文摘要
针对传统的辐射源个体识别方法在低信噪比环境下识别性能不佳的问题,提出了一种空中目标辐射源的个体识别方法,该方法利用经验模态分解和变分模态分解得到信号不同频率的模态分量,将各模态分量的多尺度排列熵作为特征,利用主成分分析对数据进行降维,并采用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。仿真结果表明,该方法对相位噪声、频率漂移以及谐波失真等细微特征的识别性能明显优于传统方法,并具有良好的抗噪性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘明骞,颜志文,张俊林
关键词: 辐射源个体识别,细微特征,模态分解,多尺度排列熵,支持向量机
来源: 系统工程与电子技术 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 武器工业与军事技术,自动化技术
单位: 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
基金: 国家自然科学基金（61501348,61801363）,陕西省重点研发计划（2019GY-043）,中国博士后科学基金（2017M611912）,中央高校基本科研业务费专项资金（JB180106）,高等学校学科创新引智计划（B08038）资助课题
分类号: E926.4;TP181
页码: 2408-2415
总页数: 8
文件大小: 755K
下载量: 184
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