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针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。 相似文献
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平台目标识别一般分为两个步骤,首先是对平台上辐射源的识别,然后通过辐射源和平台的关联进行平台识别.在辐射源识别阶段提出利用云模型描述和处理参数存在区间模糊和观测具有噪声的数据,较好地解决了对于带有复杂调制信号的辐射源识别问题.在平台识别阶段,就辐射源和平台关联的各种结果给出了新的计算样本和模板间匹配度的方法,并且提出利用平台的特征辐射源信息对平台识别结果进行进一步的筛选,以提高识别率.最后用仿真验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对当前雷达辐射源识别在低信噪比下识别率准确率不高,信号处理过程中难以很好保留有用信息的问题,提出了一种基于奇异谱修正香农熵(Singular Spectrum Modified Shannon Entropy,SSSE)的雷达调制信号识别方法.通过符号化聚合近似和奇异谱分析对雷达信号进行处理,求出信号的分类特征SSSE,通过分类器将处理后的信号进行分类.仿真结果显示,该方法在低信噪比范围下,仍有较高总体识别率,并且优于符号化聚合近似和奇异谱分析法. 相似文献
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传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现. 相似文献
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为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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为解决现有基于相空间个体识别方法面临重构特征矢量维数高、计算效率低、鲁棒性差等问题,从非线性动力学角度出发,构建了基于重构吸引子的辐射源个体识别框架,并在此框架内提出了基于等距映射的辐射源个体识别技术。该技术采用等距映射从相空间中重构辐射源吸引子,可以更低的维度描述辐射源系统动力学特性,反映辐射源个体的“指纹”特征。实验表明该方法识别准确率更高、效率更高、听鲁棒性更强。 相似文献
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雷达侦察主要通过无源侦察接收设备对空域中敌方雷达辐射源信号进行检测,若要实现对敌辐射源信号的截获,基本条件就是敌雷达信号能量能够达到雷达信号侦收设备的截获灵敏度。然而现代战场中,电磁环境复杂多变,敌雷达信号往往被干扰信号、噪声等掩盖,导致侦收设备漏警概率提高。针对以上问题,提出基于随机共振原理的雷达信号截获判断的方法,增大了截获信号的输出信噪比,解决了由于噪声过大掩盖的雷达信号的侦收问题。将该方法应用于雷达告警接收机的前端截获部分,大大降低了截获系统的漏警概率,保证了整个截获系统的稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。 相似文献