雷达辐射源信号识别特征参数集的构建方法

被引:7
作者
刘飞 [1 ,2 ]
何明浩 [1 ]
韩俊 [1 ]
机构
[1] 空军预警学院
[2] 中国人民解放军部队
关键词
雷达; 辐射源; 脉内特征; 识别; 参数集; 时间成本;
D O I
暂无
中图分类号
TN957.51 [雷达信号检测处理];
学科分类号
081002 [信号与信息处理];
摘要
针对单个脉内特征在雷达辐射源信号(radar emitter signal,RES)识别中存在普适性差和识别性能"瓶颈"的问题,提出组合多个特征参与RES识别的方法。通过特征组合方式和识别性能的讨论分析,提出特征参数优型组合的概念,并在此基础上,研究特征参数集的构建方法。最后,根据对特征参数集的时间成本分析,提出两种典型的特征参数集——时效集和精准集,为不同需求场合的RES识别提供决策依据。
引用
收藏
页码:1729 / 1735
页数:7
相关论文
共 10 条
[1]
雷达辐射源信号特征提取与评价方法研究 [D]. 
朱斌 .
西南交通大学,
2015
[2]
雷达信号脉内特征实时分析处理技术研究 [D]. 
吴昊 .
中国舰船研究院,
2016
[3]
Least squares twin multi-class classification support vector machine [J].
Nasiri, Jalal A. ;
Charkari, Nasrollah Moghadam ;
Jalili, Saeed .
PATTERN RECOGNITION, 2015, 48 (03) :984-992
[4]
Radar Signal Recognition by CWD Picture Features.[J].Erfan Tahbaz Tavakoli;Abolfazl Falahati.Int'l J. of Communications; Network and System Sc.2012, 04
[5]
Detection of epileptic electroencephalogram based on Permutation Entropy and Support Vector Machines.[J].Nicoletta Nicolaou;Julius Georgiou.Expert Systems With Applications.2011, 1
[6]
Choosing multiple parameters for support vector machines [J].
Chapelle, O ;
Vapnik, V ;
Bousquet, O ;
Mukherjee, S .
MACHINE LEARNING, 2002, 46 (1-3) :131-159
[7]
基于小波熵的辐射源指纹特征提取方法 [J].
徐玉龙 ;
王金明 ;
徐志军 ;
陈志伟 ;
周坤 .
数据采集与处理, 2014, 29 (04) :631-635
[8]
基于网格聚类的复杂雷达信号分选 [J].
李英达 ;
肖立志 ;
李吉民 ;
濮剑锋 .
现代防御技术, 2013, 41 (05) :124-128
[9]
雷达辐射源特征参数提取算法复杂度分析 [J].
徐璟 ;
何明浩 ;
陈昌孝 ;
周琳 .
中国电子科学研究院学报, 2013, 8 (01) :43-47
[10]
基于复杂度特征的未知雷达辐射源信号分选 [J].
韩俊 ;
何明浩 ;
朱振波 ;
王杰 .
电子与信息学报, 2009, 31 (11) :2552-2556