基于小样本集推理的雷达信号多维分选技术

目前,直方图法、PRI变换法以及平面变换法等一维、二维分选方法无法有效利用雷达信号脉冲描述字进行分选,而现有多参数聚类的多维分选方法,又存在最佳分类个数和误差范围的选择问题。针对这些问题,提出了基于小样本集推理的雷达信号多维分选技术。计算机仿真结果表明,该方法在提高分选正确率的同时可以有效降低计算复杂度。利用卫星接收到的雷达信号数据进一步验证了采用该技术的分类器具有良好的推广性。     

基于能量检测法的统计特性分析

能量检测法是一种适用范围广泛的信号盲检测方法,而统计特性分析的准确估计是其应用的基础和前提。针对其检测量的统计特性分析,通过系统分析和理论推导,发现在仅有噪声输入的情况下,检测量服从卡平方分布;信号加噪声输入时的检测量服从非中心卡平方分布。最后利用详细的仿真分析验证了检测量统计特性分析的正确性,为能量检测法的应用提供了参考和依据。