针对难以识别时频重叠的多信号问题,提出一种不用分离混合信号即可识别信号类型的新方法。该方法针对各种调制循环谱的不同,用稀疏表示提取各信号的特征,最后根据提取的特征利用支持向量机对信号进行识别分类。经理论推导和仿真实验得出...针对难以识别时频重叠的多信号问题,提出一种不用分离混合信号即可识别信号类型的新方法。该方法针对各种调制循环谱的不同,用稀疏表示提取各信号的特征,最后根据提取的特征利用支持向量机对信号进行识别分类。经理论推导和仿真实验得出:该方法对噪声具有一定的鲁棒性,在较低信噪比条件下仍能保持较好的识别性能,在信噪比为-4 d B时,对单信号和混合信号的正确识别率分别可达到93.5%和90.67%。展开更多
文摘针对难以识别时频重叠的多信号问题,提出一种不用分离混合信号即可识别信号类型的新方法。该方法针对各种调制循环谱的不同,用稀疏表示提取各信号的特征,最后根据提取的特征利用支持向量机对信号进行识别分类。经理论推导和仿真实验得出:该方法对噪声具有一定的鲁棒性,在较低信噪比条件下仍能保持较好的识别性能,在信噪比为-4 d B时,对单信号和混合信号的正确识别率分别可达到93.5%和90.67%。
