本文選題：通信輻射源 + 特征提取�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年04期

【摘要】：針對當(dāng)前通信輻射源個(gè)體識別準(zhǔn)確率偏低、特征提取效率不高等問題,提出了基于固有時(shí)間尺度分解(ITD)模型的通信輻射源特征提取算法。該算法提取了原信號的雙譜特征、固有旋轉(zhuǎn)分量的分形特征并結(jié)合了瞬時(shí)幅頻譜特征組成特征向量,使用支持向量機(jī)(SVM)得到分類結(jié)果。通過對六部實(shí)際電臺的分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在不需要任何先驗(yàn)信息的情況下,仍然可以取得較好的分類結(jié)果,并且相比基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的特征提取方法在識別準(zhǔn)確率和運(yùn)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.
【作者單位】： 解放軍電子工程學(xué)院信息工程系;安徽省電子制約技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1308085QF99,1408085MKL46)
【分類號】：TN975;TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 李學(xué)成;段田東;徐文艷;吳素琴;;基于固有時(shí)間尺度分解的信號細(xì)微特征識別[J];信息工程大學(xué)學(xué)報(bào);2014年05期

2 梁江海;黃知濤;袁英俊;黃光泉;;一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的通信輻射源個(gè)體識別方法[J];中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào);2013年04期

3 羅頌榮;程軍圣;楊宇;;基于本征時(shí)間尺度分解和變量預(yù)測模型模式識別的機(jī)械故障診斷[J];振動與沖擊;2013年13期

4 陸滿君;詹毅;司錫才;楊小牛;;通信輻射源瞬態(tài)特征提取和個(gè)體識別方法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 孫娜;通信電臺細(xì)微特征研究[D];北京郵電大學(xué);2010年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 資曉軍;謝丹;楊劍波;;通信輻射源指紋特征提取算法研究[J];艦船電子工程;2017年03期

2 唐哲;雷迎科;蔡曉霞;;通信輻射源的潛在細(xì)微特征提取方法[J];電波科學(xué)學(xué)報(bào);2016年05期

3 李大中;趙杰;劉建屏;蔡文河;馬延會;;基于ITD和改進(jìn)小波閾值的超聲檢測信號去噪[J];華北電力技術(shù);2016年09期

4 王靖岳;王浩天;郭立新;;齒輪傳動系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的研究進(jìn)展[J];機(jī)械傳動;2016年08期

5 向玲;鄢小安;;基于集成固有時(shí)間尺度分解和譜峭度的滾動軸承故障檢測[J];中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2016年07期

6 桂云川;楊俊安;呂季杰;;基于固有時(shí)間尺度分解模型的通信輻射源特征提取算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2017年04期

7 陳濤;劉志武;;基于信號“指紋”特征的雷達(dá)輻射源識別[J];應(yīng)用科技;2016年03期

8 田金鵬;劉燕平;劉小娟;;基于瞬態(tài)強(qiáng)度的射頻指紋識別方法[J];電子測量技術(shù);2016年04期

9 桂云川;楊俊安;呂季杰;王偉;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的通信輻射源分形特征提取算法[J];探測與控制學(xué)報(bào);2016年01期

10 劉燕平;田金鵬;陳泳;;特征融合的射頻指紋識別方法[J];上海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年03期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張進(jìn);馮志鵬;褚福磊;;滾動軸承故障特征的時(shí)間—小波能量譜提取方法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2011年17期

2 何田;林意洲;郜普剛;申永軍;;局部均值分解在齒輪故障診斷中的應(yīng)用研究[J];振動與沖擊;2011年06期

3 周斌;王秀敏;果然;李紹濱;毛興鵬;;輻射源個(gè)體特征提取技術(shù)綜述[J];電訊技術(shù);2011年06期

4 楊江天;周培鈺;;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和Laplace小波在機(jī)車柴油機(jī)齒輪系故障診斷中的應(yīng)用[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2011年07期

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本文編號：1810731