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基于三维特征的雷达信号脉内调制识别

发布时间:2021-10-21 09:34
  针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量,使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明,所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现对不同雷达信号进行识别,证实了该方法的有效性。 

【文章来源】:电讯技术. 2020,60(03)北大核心

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

基于三维特征的雷达信号脉内调制识别


雷达信号调和平均盒维数随信噪比变化曲线

分布图,信噪比,信号,分布图


图2给出了信噪比为8 d B时信号的三维特征分布图,从图中可以看出,差分近似熵、调和平均盒维数和信息维数这三个特征具有较大的类间间距,有很好的可分性,即具有良好的类内聚集度和类间分离度,这为后续的识别打下了良好的基础。图3是使用BP神经网络对雷达信号进行分类识别的效果图,从图中可以看出,随着信噪比的增加,各信号的识别率逐渐提高;当信噪比为0 d B时,所有信号的整体识别率在90!以上;在信噪比为8 dB时,所有信号的识别概率达到了100!,由此说明本文算法提取的三维特征具备一定的抗噪能力,可实现对雷达信号的分类识别。

效果图,雷达信号,识别率,识别概率


图3是使用BP神经网络对雷达信号进行分类识别的效果图,从图中可以看出,随着信噪比的增加,各信号的识别率逐渐提高;当信噪比为0 d B时,所有信号的整体识别率在90!以上;在信噪比为8 dB时,所有信号的识别概率达到了100!,由此说明本文算法提取的三维特征具备一定的抗噪能力,可实现对雷达信号的分类识别。图4是用遗传算法优化BP神经网络的7类雷达信号识别效果图,可以看出,在信噪比为2 d B时,所有信号的识别率在95!以上;在信噪比为6 d B时,所有信号的识别概率达到了100!。通过与图3识别概率对比可以发现,遗传算法优化后的BP神经网络对各种雷达信号的识别率有所增加,在低信噪比情况下,也使得各类雷达信号的识别率得到提升,说明本文提出的算法是有效的。

【参考文献】:
期刊论文
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本文编号:3448717

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