文献类型：期刊文章

作　　者：张葛祥[1] 胡来招[2] 金炜东[1]

机构地区：[1]西南交通大学电气工程学院,四川成都610031 [2]电子对抗国防科技重点实验室,四川成都610036

出　　处：《电波科学学报》

基　　金：国防科技重点实验室基金项目(NEWL51435QT220401);国家自然科学基金项目(No.60474022);西南交通大学博士生创新基金项目(2003);教育部高等学校骨干教师资助计划项目(教技司[2000]65号)

年　　份：2005

卷　　号：20

期　　号：4

起止页码：440-445

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005439438537)、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有方法识别率低和没有考虑噪声影响的问题,提出一种新的雷达辐射源信号识别方法。将近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)构成特征向量,用神经网络分类器实现自动分类识别。ApEn是定量描述信号复杂性和不规则性的有效测度,NoEn是定量表征信号能量分布的有效参数。理论分析和实验结果表明,熵特征类内聚集性强、类间分离度大,在较大信噪比范围内均能获得非常满意的正确识别率,证实了所提出方法的有效性。

关 键 词：信号识别 近似嫡  范数嫡  雷达辐射源

分 类 号：TN957]