在日趨復(fù)雜的電子對(duì)抗中,如何提高雷達(dá)輻射源信號(hào)（radar emitter signal,RES）識(shí)別率和抗噪性能是亟待解決的問(wèn)題。為此提出了一種變分模態(tài)分解（variational mode decomposition,VMD）和特征融合相結(jié)合的RES識(shí)別方法。首先利用VMD算法對(duì)各雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行分解得到3個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（intrinsic mode function,IMF）;然后,對(duì)這3個(gè)IMF分量提取排列熵（permutation entropy,PE）和樣本熵（sample entropy,SE）特征進(jìn)行特征融合,構(gòu)成六維特征向量;最后利用支持向量機(jī)對(duì)輻射源信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。利用6種不同的輻射源信號(hào)對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在低信噪比（signal to noise ratio,SNR）下能取得較好的識(shí)別率,當(dāng)SNR不低于0 dB時(shí),六維特征向量的識(shí)別率達(dá)到100%,具有較強(qiáng)的抗噪性能。 

【文章來(lái)源】：系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(07)北大核心EICSCD

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]雷達(dá)輻射源信號(hào)智能識(shí)別方法研究[D]. 張葛祥.西南交通大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3188611