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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展,各種雷達(dá)信號(hào)越來(lái)越復(fù)雜,傳統(tǒng)的五參數(shù)已經(jīng)不能滿足雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別,新型復(fù)雜體制雷達(dá)輻射源信號(hào)已占據(jù)主導(dǎo)地位,同時(shí)電磁環(huán)境信號(hào)密度日益密集,對(duì)此需要更有效的識(shí)別特征。
時(shí)頻分析是一種新興的有效的非平穩(wěn)信號(hào)處理方法,能從時(shí)域和頻域兩個(gè)維度反映信號(hào)能量的變化分布情況。本文利用時(shí)頻分析方法針對(duì)復(fù)雜調(diào)制雷達(dá)信號(hào),分別提取其時(shí)頻分布熵特征和瞬時(shí)頻率級(jí)聯(lián)特征,完成對(duì)雷達(dá)輻射源信號(hào)的識(shí)別。
在眾多時(shí)頻分析方法中
2、采用一種時(shí)頻分布性能更好的核分布對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,在此基礎(chǔ)上提取雷達(dá)信號(hào)時(shí)頻分布的熵特征,作為信號(hào)識(shí)別特征,最后采用支持向量機(jī)分類器完成對(duì)典型六種雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別,表明熵特征的有效性。同時(shí)聯(lián)合核分布的時(shí)頻分析方法提取識(shí)別特征對(duì)平均識(shí)別率有2%的改善。
采用一種基于時(shí)頻分布峰值檢測(cè)的 IF估計(jì)方法,并依此提取基于 IF的級(jí)聯(lián)特征,構(gòu)成特征向量,作為對(duì)雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別特征,在對(duì)特征參數(shù)優(yōu)化選擇和排列后重新構(gòu)建層次決策樹(shù),完成對(duì)不同調(diào)
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