基于时频与快速熵的IFF辐射源个体识别方法

发布时间：2023-04-17 04:25

　　针对目前敌我识别(IFF)辐射源信号的细微特征分析研究不足与个体识别效果差的问题,提出了基于时频与快速熵的IFF辐射源个体识别方法。该方法利用集成固有时间尺度分解(EITD)将采样信号自适应分离为若干含有细微特征的信号分量,以分量求和的方式重构信号并选用快速样本熵表征辐射源信号无意调制特征并作为个体识别的依据,采用支持向量机(SVM)进行分类识别。仿真结果表明,相较于基于经验模态分解(EMD)和基于固有时间尺度分解(ITD)的辐射源个体识别方法在识别精准度与识别效率方面有较大提升。

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【文章目录】：
0 引言
1 EITD方法及样本熵算法
    1.1 EITD方法
    1.2 样本熵算法
2 基于时频与快速熵的IFF辐射源个体识别方法
    2.1 IFF信号模式S模型
    2.2 总体结构
    2.3 快速样本熵算法
3 性能仿真分析
    3.1 IFF辐射源实验数据
    3.2 信号的分解与重构
    3.3 分类识别性能分析
    3.4 特征提取与复杂度分析
4 结论



本文编号：3792563