刘刚
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于VMD和ABC-SVM的雷达辐射源个体识别被引量：3
- 2020年
- 为提高雷达辐射源个体在不同信噪比下的识别率,提出了基于自适应变分模态分解(VMD)和人工蜂群优化的分类器(ABC-SVM)的方法,利用蛙跳算法对最佳影响参数组合进行搜索,根据得到的最优参数,通过VMD变换对雷达信号进行处理,由于雷达信号分解成各个模态的中心频率不同,选择中心频率作为辐射源信号的无意调制特征参数送入人工蜂群算法优化的分类器进行学习,实现对不同雷达辐射源的分类.实验结果表明,信号分解后的各模态分量的中心频率在一定范围内稳定,ABC-SVM也有着更好的识别效果,当信噪比在15 dB时,三个辐射源在两种信号形式下的识别率全部达到90%,并通过与其他算法进行对比,在不同的信噪比下,识别率均有提高,所提出的方法可以对雷达辐射源个体进行有效识别.
- 张忠民刘刚
- 关键词：蛙跳算法特征参数人工蜂群算法
- 基于分数阶傅里叶变换和循环谱的雷达信号调制方式识别被引量：3
- 2020年
- 针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)和循环谱的雷达信号识别方法。通过分数阶傅里叶变换搜索出最大峰值对应的分数阶,把信号粗分为非调频信号和调频信号2大类。对于非调频信号,利用信号的谱峰特征和频谱复杂度以及循环谱特征,对二频编码信号、常规雷达信号、二相编码信号和四相编码信号进行分类识别;对于调频信号,利用自相关得到功率谱特征实现线性调频信号与非线性调频信号的细分类。经实验验证,本文提出的方法在信噪比大于2 dB时,总体识别率达到90%以上。
- 张忠民刘刚刘鲁涛
- 关键词：分数阶傅里叶变换自相关
