文档名：基于峭度加权VMD和熵特征的雷达脉内调制识别
摘要：针对复杂电磁环境下识别雷达信号脉内调制样式困难以及受噪声影响识别准确率受限的问题,提出了一种将变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)与熵特征提取相结合的识别方法.首先,通过基于峭度加权的改进VMD算法对雷达信号进行分解,得到由三个本征模态函数组成的最优分量集合;其次,对各分量分别计算其模糊熵、排列熵和符号熵值,从而实现对熵特征信息提取;最后,将特征向量输入到支持向量机完成识别.相较于其他方法,该方法有着较高的识别准确率和抗噪性能,在2dB信噪比以上平均识别准确率为94.63％.
作者：刘玉欣 田润澜 任琳 孙亮 Author：LIUYuxin TIANRunlan RENLin SUNLiang
作者单位：空军航空大学航空作战勤务学院,长春130022中国人民解放军93110部队,北京100843
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(3)
分类号：TN971.1
关键词：雷达脉内调制识别 变分模态分解(VMD) 熵特征 特征融合 支持向量机(SVM)
机标分类号：TN911.7TP391V271.4
在线出版日期：2023年3月30日
基金项目：国家自然科学基金基于峭度加权VMD和熵特征的雷达脉内调制识别[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(3)刘玉欣 田润澜 任琳 孙亮针对复杂电磁环境下识别雷达信号脉内调制样式困难以及受噪声影响识别准确率受限的问题,提出了一种将变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)与熵特征提取相结合的识别方法.首先,通过基于峭度加权的改进VMD算...参考文献和引证文献
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