共查询到16条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
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
8.
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
9.
复合材料结构呈现出典型的量级非线性特征,非线性刚度的研究是结构设计和分析的基础。结构使用环境多数存在随机振动载荷,在更接近真实使用环境下对非线性参数的识别结果更加适用。文章提出了基于随机减量法和连续小波变换的非线性参数识别方法,设计了基于随机振动响应的非线性刚度识别程序;通过立方刚度单自由度非线性系统算例,验证了识别方法和程序;并通过试验研究了典型复合材料结构的量级非线性特征。结果表明,基于随机减量法和连续小波变换的非线性参数识别方法具有较好的识别精度,多自由度系统不同谐振阶次的非线性特性存在差别。研究结论对于随机振动环境下结构非线性参数识别和建模具有一定的参考价值。 相似文献
10.
针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。 相似文献
11.
12.
13.
14.
15.
16.
随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6(目标检测模型)网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。 相似文献