复杂体制雷达辐射源信号脉冲重复间隔调制识别

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1、西南交通大学硕士学位论文复杂体制雷达辐射源信号脉冲重复间隔调制识别姓名：荣海娜申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：张翠芳20060201西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页应用实例：在对多分类sVM分类器进行设计之后，将多分类SVM分类器用于雷达辐射源脉冲信号PRI调制类型识别；对比分析了SvM分类器与PNN分类器的分类性能。实验结果表明：(i)核函数的选取是用sVM进行分类的一个关键所在。对非线性问题，采用径向基函数作为核函数是好的选择。fji)SVM分类器能很好的解决线性和复杂非线性模式识别问题：svM分类器的性能由占样本少

2、数的支持向量决定，运算量得到很大程度的减少；用SvM进行分类的过程是寻找一个最优分类面的问题。(iii)在采用SvM分类器时，本文提出的雷达辐射源时域特征向量提取方法不但大大降低了分类器的输入向量(从朋(驴>2)维降低到2维)，具有很强的容错能力，并且获得了和高维向量相当的识别精度。(iv)sVM分类器比PNN分类器对输入向量维数和噪声有更强的适应性；SVM分类器性能在输入向量维数增高时仍能保持很好的分类识别性能。本文工作得到国防科技重点实验室预研基金项目(NEWL514350T220401)和国家自然科学摹金(60572143)的资助。关键

3、词：信号识别；雷达辐射源；脉冲重复阳J隔；神经网络：支持向量机西南交通大学硕士研究生学位论文第1II页AbstractRadaremitt盯signalrccognitionisanimponanttaskandakeyissueofelec仃onicreco衄aissancesystem，ThejdentificationresultsproVideintelngenceinformationaIldreal．timesupportforelectmniccounteHneasuresandelectroniccounter-coumeHn

4、easures．Theresultsaff色ctoreVendecidetheendingoft11eelectronicwarf缸e．Withthed“eIopmentofradartecllllologyandeIectronicjammin艮morcandmorecomplextyperadarsputintose“iceand血et11reatofguidedWc印onsbecomesstronger，whichbringsmaIlydifficultiest0radaremittersignalidentificationandre

5、quircsrecognitionsystemtohavehighrecognitionprecisionands垤ongstability．Inthecomplextyperadareminersignalrecognition，thispaperconcentratesonradaremitterpulserepetitioninterval(PRI)modulationrecognition．Basedontlleintroducedemitterident湎cationmodel，thispaperextractsfeaturesfb

6、mradaremjltersjgnalswhhdj商erentPRImodulatjonsasfeaturevecloLThenthefe8turevectorisusedtoclassi母autom砒icallyradaremittersignalwithdifferentPRItypesusingintelligentclassmers．Themainworkalldrcsearchf吨itsareasfollows．1．Theissueofmdaremittersignalrecognitionissummarized．Thestate

7、-of．the—artofradaremittersignalrecogn“iOnisdealtwithindetaila11disaflalyzedsystematicalIy．TheprobIemtosolVeispoimedout．2．TheradarpulsesignalswithcomplexPRImoduIationsanditsmatllematicalmodelareanalyzedsyntlleticallyThemainreasonsthatlowersignalrecognitionrateandthesimulatio

8、nsoRwareofradaremittersignalsaregiVen．3。A能ranalyzingtheexistingradaremittersignalr