【摘要】：針對(duì)通信輻射源的個(gè)體識(shí)別問(wèn)題,提出一種基于希爾伯特—黃變換(HHT,Hilbert-Huang transform)和多尺度分形特征的新方法。首先,通過(guò)HHT得到時(shí)頻能量譜,將其視為三維空間中的復(fù)雜曲面,即3D-Hilbert能量譜;然后,利用分形理論通過(guò)多尺度分塊提取差分盒維數(shù)和多重分形維數(shù)二維特征組成特征向量;最后,采用支持向量機(jī)分類器結(jié)合二維特征向量實(shí)現(xiàn)通信輻射源的個(gè)體分類。分別利用仿真信號(hào)和調(diào)制方式相同的實(shí)際通信信號(hào),驗(yàn)證并對(duì)比了所提方法與另外2種方法在2類及3類目標(biāo)情況下的識(shí)別性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法的識(shí)別率遠(yuǎn)高于其他2種方法,能夠克服低信噪比和少訓(xùn)練樣本數(shù)量對(duì)識(shí)別性能的負(fù)面影響,證明了所提特征的穩(wěn)定性、充分性及可分性。
[Abstract]:A new method based on Hilbert-Huang transform (HHT,Hilbert-Huang transform) and multiscale fractal features is proposed for individual identification of communication emitter. Firstly, the time-frequency energy spectrum is obtained by HHT, which is regarded as a complex surface in three-dimensional space, that is, 3D-Hilbert energy spectrum. Then, fractal theory is used to extract the two-dimensional feature vectors of difference box dimension and multifractal dimension by multi-scale block. Finally, support vector machine classifier combined with two-dimensional feature vector is used to realize individual classification of communication emitter. The performance of the proposed method is verified and compared with that of the other two methods in the case of two or three kinds of targets by using the simulation signal and the real communication signal with the same modulation mode respectively. The experimental results show that the recognition rate of the proposed method is much higher than that of the other two methods. It can overcome the negative effects of low SNR and the number of training samples on the recognition performance, and prove the stability, adequacy and separability of the proposed features.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61572518)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2407367