基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

低信噪比下多相码信号参数估计

针对低信噪比下多相码信号参数估计方法性能不佳的问题,提出了一种低信噪比下基于积分二次相位函数(IQPF)和分数阶傅里叶变换(Fr FT)的联合参数估计方法。首先在理论上推导出IQPF将多相码信号的所有脊线累积为一个峰值,并利用IQPF估计出的调频率将Fr FT的二维搜索变为一维搜索,从而估计出其他参数。仿真实验表明,所提方法在计算量以及估计精度上优于传统方法。