文献类型：期刊文章

作　　者：王功明[1,2] 陈世文[1] 黄洁[1] 秦鑫[1] 苑军见[1]

WANG Gongming;CHEN Shiwen;HUANG Jie;QIN Xin;YUAN Junjian(PLA Strategic Support Force Information Engineering University,Zhengzhou 450001,China;The Unit 93986 of PLA,Hetian 848000,China)

机构地区：[1]中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,郑州450001 [2]中国人民解放军93986部队,新疆和田848000

出　　处：《现代雷达》

基　　金：国家科学基金资助项目(6150513)。

年　　份：2020

卷　　号：42

期　　号：3

起止页码：49-56

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、PROQUEST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹理特征和Zernike矩特征;同时提取了信号的功率谱参数特征和平方谱统计特征,组成特征参数向量;最后利用支持向量机分类器实现了对雷达信号的自动分选识别。仿真结果表明,在信噪比为-2 dB时,该算法对9种雷达信号(CW、LFM、NLFM、BPSK、MPSK、Costas、LFM/BPSK、LFM/FSK和BPSK/FSK)的整体平均识别成功率大于96.5%。

关 键 词：多重同步压缩变换  雷达辐射源 特征提取 分选识别

分 类 号：TN974]