基于固有时间尺度分解模型的通信辐射源特征提取算法

发布时间：2018-04-27 12:28

  本文选题：通信辐射源 + 特征提取　； 参考：《计算机应用研究》2017年04期

【摘要】：针对当前通信辐射源个体识别准确率偏低、特征提取效率不高等问题,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)模型的通信辐射源特征提取算法。该算法提取了原信号的双谱特征、固有旋转分量的分形特征并结合了瞬时幅频谱特征组成特征向量,使用支持向量机(SVM)得到分类结果。通过对六部实际电台的分类实验结果表明,该算法在不需要任何先验信息的情况下,仍然可以取得较好的分类结果,并且相比基于经验模态分解(EMD)的特征提取方法在识别准确率和运算效率上都有一定程度的提升。
[Abstract]:Aiming at the problems of low recognition accuracy and low feature extraction efficiency of communication emitter, a feature extraction algorithm based on inherent time scale decomposition (ITD) model is proposed. The algorithm extracts the bispectral feature of the original signal and the fractal feature of the inherent rotation component and combines the instantaneous amplitude spectrum feature to form the feature vector. The classification results are obtained by using support vector machine (SVM). The experimental results of six real radio stations show that the algorithm can still obtain better classification results without any prior information. Compared with the EMD (empirical Mode decomposition) based feature extraction method, the recognition accuracy and computational efficiency are improved to a certain extent.
【作者单位】： 解放军电子工程学院信息工程系;安徽省电子制约技术重点实验室;
【基金】：安徽省自然科学基金资助项目(1308085QF99,1408085MKL46)
【分类号】：TN975;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1810731