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  • 【期刊】 基于自相关函数三维熵的雷达信号分选

    刊名:雷达科学与技术 作者:韦旭 ; 潘谊春 ; 韩俊 ; 何缓 关键词:信号分选 ; 自相关函数 ; 三维熵 ; 周期性 ; 最大延迟数 机构:空军预警学院 ; 空军预警学院 年份:2017
    摘要:针对当前雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,提出一种新的分选方法,对接收到的信号首先分析其自相关函数,然后提取该自相关函数的香农熵、指数熵和范数熵,并将该三维熵特征作为分选参数,最后基于KFCM算法实现分选。由于不同信号的自相关函数区别大且对噪声不敏感,因此提取的三维熵特征具有较好的分离性和稳定性。仿真结果表明,虽然雷达辐射源信号的周期性和自相关函数的最大延迟数对分选性能均存在一定的影响,但该方法依然具有较好的适应性和有效性。
  • 【期刊】 基于核仿射传播聚类雷达信号分选

    刊名:长春工业大学学报:自然科学版 作者:刘志鹏[1] ; 田桢熔[2] ; 毛重[3] 关键词:信号分选 聚类算法 核方法 评价指标 机构:空军航空大学信息对抗系 ; 空军航空大学信息对抗系 年份:2016
    摘要:将一种新的仿射传播聚类算法引入雷达信号分选,对仿射传播聚类算法的相似度计算和评价指标进行改进和简化,提高了分选性能。实验结果证明,本方法在不同的测试环境下均可以取得较好的分选效果。
  • 【期刊】 基于粒子群聚类的干扰信号分选方法

    刊名:无线电工程 作者:高毓泽 ; 原浩娟 ; 秦琨 关键词:认知电子战 ; 电子侦察 ; 粒子群聚类 ; 干扰信号分选 机构:上海航天电子技术研究所 ; 上海航天电子技术研究所 年份:2019
    摘要:为了应对日益复杂的电磁环境,认知雷达的概念被引入电子战中。认知电子战系统通过对侦收到的环境信号进行特征提取和对干扰信号进行分选来识别干扰类型,同时采取有针对性的抗干扰措施,以提升抗干扰性能。针对复杂电磁环境提出干扰信号分选的想法,理论分析了粒子群算法和K-means聚类算法的优缺点,得到粒子群聚类算法具有全局寻优和快速收敛的特点。仿真分析验证了粒子群聚类算法用于干扰信号分选的有效性,为雷达对抗信息处理提供了新思路。
  • 【期刊】 基于FastICA的二次雷达混扰信号分选改进算法

    刊名:探测与控制学报 作者:李丞 ; 张玉 ; 唐波 关键词:信号分选 ; 二次雷达 ; 迭代 机构:国防科技大学电子对抗学院 ; 国防科技大学电子对抗学院 年份:2018
    摘要:针对二次监视雷达(SSR)应答信号利用FastICA算法进行分选时,容易出现分选时间较长、计算量较大、分选效果不佳的情况,在FastICA算法的基础上提出改进算法.该算法首先利用投影算法(PA)对权值矩阵W进行初步估计;进而通过负熵的度量进行迭代寻求最佳解,求解得出分离矩阵;最后利用分离矩阵实现对混扰信号进行有效分选.仿真验证表明,该改进算法在复杂环境下有效进行模式信号分选,且其性能在相较同类算法时具有更好的抗噪性能与分选性能.
  • 【期刊】 一种新的k-means聚类雷达信号分选算法

    刊名:现代防御技术 作者:张冉 ; 夏厚培 关键词:雷达信号分选 ; k-means聚类 ; 聚类中心和数目 ; 数据场理论 ; 灰关联分析 ; 频率捷变 机构:南京信息工程大学电子与信息工程学院 ; 南京信息工程大学电子与信息工程学院 ; 中国船舶重工集团第七二四研究所 年份:2015
    摘要:针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。
  • 【期刊】 基于上升沿波形配对的信号分选方法研究

    刊名:舰船电子工程 作者:吴惟诚 ; 潘继飞 ; 刘鑫 关键词:信号分选 ; 脉冲包络 ; 上升沿波形 机构:电子工程学院雷抗系503室 ; 电子工程学院雷抗系503室 ; 电子工程学院雷抗系505室 年份:2016
    摘要:针对当前分选算法中普遍存在增批、漏批的问题,提出了基于上升沿波形配对的分选方法.该方法通过Hilbert法提取辐射源信号的包络波形,并采用三次样条插值法进行拟合,提取具有指纹特性的包络上升沿波形特征,利用Hausdorff距离函数作为相似性度量的方法进行波形配对.通过三组实验,验证了基于上升沿波形配对分选方法的有效性,以及上升沿波形的选择和采样点数对该方法的影响.
  • 【期刊】 基于正交镜像滤波分析的雷达信号分选方法

    刊名:探测与控制学报 作者:吴惟诚 ; 姜秋喜 ; 潘继飞 ; 刘鑫 关键词:信号分选 ; 小波变换 ; 正交镜像滤波器组 ; 图像特征 机构:解放军电子工程学院信息处理实验室 ; 解放军电子工程学院信息处理实验室 ; 解放军电子工程学院雷抗系 年份:2017
    摘要:针对WVD法中存在的交叉项干扰,以及对正交镜像滤波(QMF)利用不充分的问题,提出了基于QMF分析的信号分选方法.该方法建立在小波变换的多分辨率分析特性和双通道滤波器组设计的基础上,根据正交镜像滤波器组树(QMFBT)原理,对信号进行合理层数的分解,通过提取表达信号调制信息的图像特征,不依赖先验知识,实现有效地分选.仿真实验表明,与几种常见分选算法相比,该算法具有一定的抗噪性能和更高的分选准确性及实时性.不足之处是信号分解层数的确定和图像特征的计算对实时性存在影响.
  • 【期刊】 基于小波分析的雷达脉冲信号分选方法

    刊名:信息技术 作者:魏可友 ; 冯磊 ; 林夏 ; 刘会杰 关键词:雷达脉冲 ; 辅助分选 ; 频率分辨 机构:中科院上海微系统与信息技术研究所 ; 中科院上海微系统与信息技术研究所 ; 上海微小卫星工程中心 ; 中国科学院光电研究院 ; 上海微小卫星工程中心 年份:2017
    摘要:针对重频分选方法在多个脉冲同时到达时可能出现的错选情况,使用组合Morlet小波滤波器提取脉内频率信息,作为PRI分选的辅助分选方法.仿真表明该方法对采样时间短的雷达脉冲信号具有较好的频率分辨能力,可以作为PRI分选的辅助方法,且方法简单、实用性强.
  • 【期刊】 一种改进的基于PRI参数的雷达信号分选算法

    刊名:舰船电子工程 作者:刘明 关键词:信号分选 ; PRI参数 ; 雷达信号 机构:中国人民解放军91336部队 ; 中国人民解放军91336部队 年份:2018
    摘要:论文通过对SDIF算法的深入研究,提出了一种改进的基于PRI参数的雷达信号分选算法,该算法在统计直方图的过程中引入了交叠时间箱的概念,同时还改进了检测门限的计算方法,而且在检测真实PRI值时改进了抑制谐波的方法。仿真实验表明,论文算法在抖动量不超过10%的范围内,分选正确率可达到94%以上,抗重频抖动能力明显提升。
  • 【期刊】 基于自相关函数三维熵的雷达信号分选

    刊名:雷达科学与技术 作者:韦旭;潘谊春;韩俊;何缓; 关键词:信号分选;;自相关函数;;三维熵;;周期性;;最大延迟数 机构:空军预警学院 ; 空军预警学院 年份:2017
    摘要:针对当前雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,提出一种新的分选方法,对接收到的信号首先分析其自相关函数,然后提取该自相关函数的香农熵、指数熵和范数熵,并将该三维熵特征作为分选参数,最后基于KFCM算法实现分选。由于不同信号的自相关函数区别大且对噪声不敏感,因此提取的三维熵特征具有较好的分离性和稳定性。仿真结果表明,虽然雷达辐射源信号的周期性和自相关函数的最大延迟数对分选性能均存在一定的影响,但该方法依然具有较好的适应性和有效性。
  • 【期刊】 一种改进的DNN算法在雷达信号分选中的应用

    刊名:计算机应用研究 作者:陈春利 ; 金炜东 关键词:信号分选 ; 深度信念网络 ; 堆叠多层模型 ; 后验概率 机构:西南交通大学电气工程学院 ; 西南交通大学电气工程学院 年份:2019
    摘要:针对深度神经网络能自动学习数据深层特征的优点进行了研究,提出一种基于深度信念网络的信号分选方法,来解决传统雷达信号分选中人工提取特征的耗时、特征冗余等问题。通过堆叠多层的深度模型对原算法进行改进,克服单一模型学习力的不足,对不同信号的本质特征进行深入学习,融合各个深度模型的后验概率进行分类决策,从而进一步提高了信号的识别率。采用改进方法对七种不同类型的雷达信号进行分选识别,并与其他信号分选方法进行对比。实验结果表明,该方法取得了更好的分类效果,展现出较强的学习数据本质特征的能力,从而验证了算法的有效性和优越性。
  • 【期刊】 基于时频矩阵二值化的雷达信号分选

    刊名:中国电子科学研究院学报 作者:郭利荣 ; 何明浩 ; 郁春来 ; 王冰切 关键词:信号分选 ; 时频分析 ; 矩阵二值化 ; 相参特征 ; 支持向量机 机构:空军预警学院 ; 空军预警学院 年份:2014
    摘要:针对频率捷变雷达信号的分选,提出了一种基于时频矩阵二值化的信号分选新方法。该方法首先对信号进行时频变换,得到时频矩阵;然后对时频矩阵二值化处理,提取信号在时频域能量分布归一化值作为信号的相参特征;最后采用支持向量机分类器实现信号分选。对频率捷变雷达信号进行了仿真实验,结果表明,该方法在较低信噪比下仍能获得较为满意的分选准确率,当信噪比为6 d B时,信号分选准确率达到96.17%,验证了所提出方法的有效性。
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