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1、第20卷第4期电波科学学报VoI.20,No.42005年8月CHINESEJOURNALOFRADIOSCIENCEAugust,2005文章编号1005-0388(2005)04-0440-06*基于熵特征的雷达辐射源信号识别1,221张葛祥胡来招金炜东(1.西南交通大学电气工程学院,dyIan7237@sina.com,四川成都610031;2.电子对抗国防科技重点实验室,四川成都610036)摘要针对现有方法识别率低和没有考虑噪声影响的问题,提出一种新的雷达辐射源信号识别方法。将近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn
2、)构成特征向量,用神经网络分类器实现自动分类识别。ApEn是定量描述信号复杂性和不规则性的有效测度,NoEn是定量表征信号能量分布的有效参数。理论分析和实验结果表明,熵特征类内聚集性强、类间分离度大,在较大信噪比范围内均能获得非常满意的正确识别率,证实了所提出方法的有效性。关键词信号识别,近似熵,范数熵,雷达辐射源中图分类号TN957文献标识码ARadaremittersignalrecognitionbasedonentropyfeatures1,221ZHANGGe-xiangHULai-zhaoJINWei-dong
3、(1.SchoolofElectricalEngineering,SouthwestJiaotongUniuersity,dylan7237@sina.com,ChengduSichuan610031,China;2.NationalEWLaboratory,ChengduSichuan610036,China)AbstractTosoIvetheprobIemsofIowrecognitionrateandnoiseeffectinradaremittersignaIrecognition,anoveIapproachw
4、asproposed.Inthisapproach,approximateentropy(ApEn)andnormentropy(NoEn)constitutedfeaturevector,andneuraInetworkbasedcIassifiersweredesignedtoidentifyradaremittersignaIsautomaticaIIy.ApEnisagoodmeasureofcompIexityandirreguIarityofsignaIsandNoEnisausefuIparameterfor
5、guan-tifyingtheenergydistributionofsignaIs.TheoreticaIanaIysisandexperimentaIresuItsshowthatApEnandNoEnfeatureshavesmaIIwithin-cIassdistanceandIargebetween-cIassdistance,andcanachieveverysatisfyingaccuraterecognitionratewhensignaI-to-noiseratevariesinaIargerange.I
6、tisprovedtobeavaIidandpracticaIapproach.KeywordssignaIrecognition,approximateentropy,normentropy,radaremitter宽和信号波形日益复杂多变,雷达辐射源信号识别多1引言年来一直是电子对抗领域中非常重要且困难的研究课[1]电子侦察是现代战争的先导和序幕,是现代电子题。传统方法直接将信号特征参数(如RF、PRI、PA战胜利的关键因素,雷达辐射源信号识别是电子侦察和PW等)构成模式矢量,通过与识别库中的特征参数中的关键过程。由于
7、信号特征未知、频率覆盖范围很进行匹配而识别出不同的辐射源信号。由于只利用了*收稿日期:2003-12-30.基金项目:国防科技重点实验室基金项目(NEWL51435OT220401);国家自然科学基金项目(No.60474022);西南交通大学博士生创新基金项目(2003);教育部高等学校骨干教师资助计划项目(教技司[2000]65号)第4期张葛祥等:基于熵特征的雷达辐射源信号识别441信号的外部特征参数,主要对常规辐射源信号识别有i)将信号序列{R()}按顺序组成一组m维矢量效。随着新的复杂体制雷达不断涌现,脉内细微特征
8、X(),即[2~5][2]分析技术受到了普遍关注,谱相关法、包络X()=[R(),R(+1),⋯,R(+m-1)],[3,4][5]法、相对无模糊相位重构法等脉内特征提取法=1,2,⋯,N-m+1(1)相继被提出。但这些方法均存在如下不足:(1)只能ii)对每一个值计算矢量X()与其余矢量X(i)识别出
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