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基于盒维数的间歇采样转发干扰识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《现代防御技术》2016,(2)
间歇采样转发干扰是一种针对相干雷达的有效干扰样式,其对抗技术研究已经成为电子战领域的热点课题,而干扰识别历来是抗干扰技术中最关键的环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于盒维数的干扰识别方法,将分形理论应用于间歇采样转发干扰的识别。通过对3类间歇采样转发干扰信号的产生原理及频谱进行分析,挖掘干扰及目标回波的分形特征,提取分形盒维数作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别,为后续雷达系统采取抗干扰措施提供先验信息。仿真结果证明该方法具有较高的识别概率。 相似文献
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以FH-GMSK(frequency hopping-gaussian filtered minimum shift keying)通信系统作为载体对跳频通信的干扰样式识别进行研究,从跳频通信接收信号中联合提取干扰的时域、频域和时频域特征,得到了一组稳定性好、对干信比不敏感的特征参数,在不需要干扰先验知识的情况下对FH-GMSK通信系统中常用的干扰样式进行了自动识别.仿真结果表明:该方法对跳频通信常见的干扰信号在不同干信比的情况下能获得很高的正确识别率. 相似文献
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研究了一种基于高阶累积量和神经网络的干扰识别算法。该方法把卫星通信中常见的各种干扰信号的归一化高阶累积量作为分类特征参数,应用神经网络对特征参数进行分类训练,将接收干扰信号的归一化高阶累积量输入已训练的神经网络进行干扰类型的识别。试验结果表明:该算法在低干信比的情况下具有较高的识别准确率。 相似文献
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数字储频技术和DSP处理芯片技术的发展大大提高了欺骗干扰技术的实时性和自适应性,对欺骗干扰信号样式的识别更加困难。针对这一问题,提出了一种新的雷达欺骗干扰样式的识别方法:梳理了几种欺骗干扰样式的数学模型,对信号作快速傅里叶变换后定义信号特征平稳度,在对来波信号进行双谱估计的基础上定义信号特征凸度,构建涉及频域、双谱域的"平稳度、凸度"二维特征空间,设计GA-BP神经网络分类器对信号具体欺骗干扰样式进行识别。仿真实验表明,该识别模型具有较好的正确识别率和实时性,且受干噪比影响小。 相似文献
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雷达信号个体识别是雷达信号识别领域的研究热点,雷达"指纹"特征参数的选取、雷达"指纹"特征参数的高精度测量以及雷达信号个体识别算法是雷达信号个体识别的3个关键技术.提出了将贴近度运用于雷达信号个体识别中,采用了基于阀值原则与贴近度原则相结合的识别手段,给出了个体识别流程和个体数据库中特征参数权重更新手段.理论分析与计算机仿真表明,该方法是切实有效的. 相似文献
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针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。 相似文献
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为了定量分析不同状态下电磁环境的变化,并有效提取电磁环境变化的干扰特征,提出了基于小波包分解和样本熵的电磁干扰分析方法.首先,时电磁环境的样本信号进行小波包分解,然后分别计算分解后备频带信号的能量谱系数和样本熵,通过能量谱系数和样本熵这两个指标的对比,综合判断电磁环境是否发生变化.仿真分析表明:样本熵可以弥补能量谱系数... 相似文献