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基于最小最大鉴别分析特征提取的雷达目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于雷达目标高分辨距离像的识别问题,本文提出了一种新的准则函数,并依据该准则函数采用神经网络来实现自适应的非线性特征提取、变换与识别。同时,由于准则函数只坜对特征提取后的类间散度和类内散度作出估计,因此在样本数相对较少的情况下也能得到较好的估计结果。该准则函数在形式上与Fisher准则函数相似,但它们之间存在着本质的差异。鉴于二者的形似之处,遂将基于该准则函数的特征提取方法冠以“最小最大鉴别分析特征提取”之名。将该方法用于五类缩比目标测量数据的特征提取与识别,取得了较好的识别效果。 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... 相似文献
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针对雷达信号环境越来越复杂和对辐射源识别的准确性要求越来越高,提出特定辐射源识别的概念。根据特定辐射源识别的概念选择脉冲信号的上升沿和下降沿作为特征参数,利用模式识别中的动态聚类的算法进行聚类分析,再结合脉冲的重频、射频、脉宽等参数进行统计分析,确定辐射源的个数和工作模式。 相似文献
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提出了一种采用滑动窗口机制的雷达辐射源信号在线分选算法,该算法基于网格密度聚类的思想,能在线地向用户提供分选结果,动态地检测雷达信号的分选情况。仿真实验结果表明,该方法具有快速在线分选的能力,且分选效果较好。 相似文献
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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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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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应用多属性决策的威胁等级判断方法 总被引:13,自引:0,他引:13
威胁等级判断通常依据侦察机识别辐射源的信号参数。为了能准确地对辐射源进行威胁等级判断 ,可以利用雷达信息。根据侦察机和雷达获取目标信息时的特点 ,提出了基于多属性决策的威胁等级判断方法。 相似文献
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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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时频图像局部二值模式特征在雷达信号分类识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对低信噪比下雷达辐射源信号的分类识别,提出了一种将时频分析与图像处理相结合的特征提取和识别方法.该方法首先对雷达信号进行时频变换,将得到的时频分布转化为灰度图像;然后运用图像处理方法对时频图像进行增强和去噪;最后提取局部二值模式纹理特征描述子作为信号的识别特征,并采用支持向量机分类器实现信号的分类识别.文中针对12种常见雷达信号进行了仿真,结果表明该方法在较低的信噪比下仍能获得较为满意的识别率,当SNR=0dB时,信号的平均识别率能达到95.35%.所提出方法能有效降低噪声对分类识别的影响,同时对于时频图像相近的信号也有较好的识别效果,表明了该方法的有效性. 相似文献