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高阶累积量在多参数联合分选中的应用 被引量:1

Application of High-order Cumulants in Multiple Parameters Joint Sorting
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摘要 目前复杂体制雷达大量出现,侦收到的有效脉冲数少,传统的分选方法存在分选难、参数利用率低、可靠性差等问题,而多参数联合分选方法是解决上述问题的重要手段之一。为此,提出了一种提取信号的脉内特征参数高阶累积量,联合较为稳定的脉间参数,利用改进支持向量机的分选算法。仿真证明高阶累积量归一化的特征值对不同调制类型信号具有良好的区分度,并且通过对复杂体制雷达信号进行分选实验证明,分选结果准确率高。 At present,complex system radar appears in large number,but the number of reconnoitred effective pulses is few.In traditional sorting methods,there exist some problems,such as difficult sorting,low parameter utilization and poor reliability.Multiple parameters joint sorting method is one of the important means to solve above problems,so a sorting algorithm is proposed which extracts high-order cumulants of the intra-pluse signal,joints relatively stable inter-pulse parameters,uses improved support vector machine(SVM)to realize signals sorting.Simulation results show that the normalized eigenvalues of high-order cumulants have good discrimination for different signal modulation types,and the sorting results of complex system radar signals show that the accuracy of sorting results is high.
作者 袁泽恒 葛绍春 于岩 YUAN Zeheng;GE Shaochun;YU Yan(School of Aviation Operations and Services,Aviation University of Air Force,Changchun 130022,China;Unit 93107 of PLA,Shenyang 110141,China)
出处 《电讯技术》 北大核心 2018年第11期1303-1309,共7页 Telecommunication Engineering
关键词 复杂体制雷达 多参数联合分选 高阶累积量 改进支持向量机 complex system radar multiple parameters joint sorting higher-order cumulants improved support vector machine
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