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针对低信噪比下,基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高,因而处理复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征,获得变换域的表征信号,将其作为卷积神经网络的输入,实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点,采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理,提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能,通过理论分析及不同方法的实验对比,验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势,具有良好的工程实用性。 相似文献
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文章基于Holder系数,提出了一种改进的雷达辐射源信号脉内特征提取方法,称之为对称Holder系数法。给出了对称Holder系数的定义,描述了基于对称Holder系数的特征提取算法。可以看出对称Holder系数法包含了相像系数法,后者只是前者的一种特例,且该方法相对于Holder系数法,其复杂度将减少一半。文中选择了6种典型的雷达辐射源信号进行特征提取和分类识别实验。实验结果表明,对称Holder系数在取不同类型时均获得了很好的正确识别率,并且当对称Holder系数所选取的类型不为相像系数时,可以获得更高正确识别率。 相似文献
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