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针对个体辐射源识别困难的问题,提出了一种基于双谱分析的个体辐射源识别新方法.首先用双谱分析法提取信号的双谱对角切片,利用主成分分析法(PCA)从大量训练样本特征中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并融合对分类具有显著贡献的辐射源属性参数作为识别特征矢量.最后采用势函数分类法实现雷达辐射源识别.仿真结果表明基于双谱的识别法能... 相似文献
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研究了长基线干涉仪(LBI)体制下基于球面波前模型的瞬时测距无源定位问题,运用几何学原理,推导了一种利用无模糊相位差测量量对目标辐射源的单脉冲被动测距、测角的新定位方法,并通过MATLAB仿真验证了该方法的正确性.分析了定位精度与基线长度测量精度和相位差测量精度之间的关系,指出基线长度测量误差对定位精度的影响是不能忽略的.通过MATLAB仿真给出了不同测量精度下的GDOP等值线图.最后对进一步研究的方向进行了探索. 相似文献
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提取辐射源信号指纹特征,经分类处理后以识别对方同型号辐射源中的不同个体,这已成为电磁空间交战各方常用的技术手段。在这一过程中如何确保己方辐射源信号指纹信息的安全,同样是电子对抗中电子防护需要研究的重要内容。针对这一问题,在对辐射源信号指纹特征提取方法与表征要素归纳总结之后,提出了基于预失真处理的指纹信息隐藏、按照预设模板的虚假指纹信息主动合成以及通过主动自加噪进行指纹特征弱化的电子防护方法,以此来阻止对方的信号情报侦察系统对己方辐射源信号指纹的有效识别。在对辐射源硬件个体与软件个体不同特点概要分析的基础上,阐述了电子信息设备硬件模块化、功能软件化和运行智能化所带来的辐射源信号指纹与个体分离的特有现象,同时指出了构建并管理己方电磁辐射源信号指纹特征库的必要性与紧迫性。从而为辐射源指纹识别与电子防护技术方向上的新技术研发、以及电磁空间作战中的攻防对抗博弈研究提供了重要参考。 相似文献
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为解决雷达辐射源识别中特征提取困难、低信噪比条件下识别效率低的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习智能识别算法,构建了一个CNN?LSTM网络,能实现对不同脉内调制方式雷达辐射源的端到端识别。该网络首先利用卷积层学习信号局部特征,然后将卷积层输出的结果输入长短期记忆网络,学习信号的全局特征,最终构造逻辑回归分类完成分类识别任务。仿真结果表明,该算法较单一卷积神经网络模型具有更好的识别效果,抗噪声效果更强,在-6 dB信噪比的条件下,识别的准确率仍能够达到90%以上。 相似文献