题名 基于熵特征的雷达辐射源信号识别
被引量：60
1
作者
张葛祥 胡来招 金炜东
机构
西南交通大学电气工程学院 电子对抗国防科技重点实验室
出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期440-445,共6页
基金
国防科技重点实验室基金项目(NEWL51435QT220401) 国家自然科学基金项目(No.60474022) +1 种基金 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)
文摘
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)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 近似嫡 范数嫡 雷达辐射源
Keywords
signal recognition, approximate entropy , norm entropy , radar emitter
分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于熵理论的间歇采样转发干扰识别方法
被引量：11
2
作者
蒋莹 何明浩 郁春来 王冰切
机构
空军预警学院
出处
《现代防御技术》
北大核心
2016年第3期104-109,126,共7页
文摘
干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于熵理论的干扰识别方法,将熵的概念应用于干扰信号的特征提取,并使用支持向量机进行分类识别。对干扰及回波信号进行FFT变换及预处理后,提取信号频谱的3种熵特征,并进行仿真实验检验熵特征的性能。仿真结果表明,熵特征受噪声影响较小,将其作为特征参数进行干扰识别均能取得较为理想的识别结果,其中信息熵作为特征参数时的识别性能最优,指数熵次之,范数熵识别性能最差。
关键词
间歇采样 干扰识别 特征提取 信息熵 指数熵 范数熵 支持向量机
Keywords
interrupted-sampling jamming recognition feature extraction shannon entropy exponential entropy norm entropy support vector machine
分类号
TN974
[电子电信—信号与信息处理]
TP391.9
[电子电信—信息与通信工程]
题名 基于多元集对分析的辐射源信号熵特征评价
被引量：8
3
作者
吴思东 朱明 付克昌
机构
成都信息工程学院电子工程学院 成都信息工程学院控制工程学院
出处
《电路与系统学报》
北大核心
2013年第2期298-304,320,共8页
基金
国家自然科学基金(60971103) 四川省2010应用基础研究项目(2010JY0181) 成都信息工程学院中青年学术带头人科研基金资助课题(J201104&KYTZ201017)
文摘
针对雷达辐射源信号新特征选取问题,提出基于多元集对分析的熵特征评价方法。根据雷达辐射源信号香农熵、近似熵和范数熵特征的识别率、稳定性、灵敏性、时间复杂度和适用范围设计评价指标,采用多元集对分析对指标体系评价。仿真实验结果表明,多元集对分析能适应对不同属性重要度的要求,实现对雷达辐射源信号熵特征的评价,对雷达辐射源信号新特征选取有一定指导作用。
关键词
雷达辐射源信号 香农熵 近似熵 范数熵 多元集对分析
Keywords
Radar Emitter Signals Shannon entropy Approximate entropy norm entropy Set Pair Analysis
分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别
被引量：6
4
作者
刘歌 张国毅 田榛熔
机构
空军航空大学 空军航空大学飞训基地第一飞行团机务大队
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016年第12期169-173,共5页
文摘
针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。
关键词
雷达信号识别 时频图像 香农熵 奇异谱熵 范数熵
Keywords
radar signal recognition time-frequency image Shannon entropy singular spectrum entropy norm entropy
分类号
TN971.1
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于支持向量机和无源特征的目标识别方法
被引量：7
5
作者
史豪杰 邢清华 沈继承
机构
空军工程大学导弹学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2009年第2期36-38,80,共4页
文摘
通过引入机载雷达辐射这一无源特征,采用多类分类支持向量机进行类型识别,提出了一种更有效的目标识别方法。无源特征是有用信号和噪声的叠加,具有一定程度的不确定性,采用范数熵衡量无源特征,类间距较大,类内聚集性较强,还可以抑制噪声。支持向量机分类器结构简单、可获得全局最优、泛化能力强,多类分类支持向量机解决目标识别问题高效而且实用。实验证明,该方法明显地提高了目标识别的正确率。
关键词
目标识别 支持向量机 无源特征 范数熵
Keywords
target recognition Support Vector Machine（SVM） passive feature norm entropy
分类号
V271.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于熵理论和RBF神经网络的有源压制干扰识别方法
被引量：3
6
作者
彭荣硕 董鹏曙 孟藏珍
机构
空军预警学院
出处
《火控雷达技术》
2019年第4期1-5,共5页
文摘
电子干扰技术的发展使得有源干扰的性能得到了长足的进步,为了提高雷达抗干扰效果,有必要对不同类型的干扰采取针对性抗干扰措施。针对有源压制干扰的自动识别问题,本文研究了一种基于熵理论的有源压制干扰识别方法。对有源压制干扰信号进行FFT变换后,提取频谱的信息熵、指数熵以及范数熵,构建三维特征空间并送入径向基函数(RBF)神经网络进行识别。仿真结果表明,将熵特征作为特征参数能取得良好的识别效果。
关键词
干扰识别 信息熵 指数熵 范数熵 RBF神经网络
Keywords
jamming recognition information entropy exponential entropy norm entropy RBF neural network
分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于形态小波范数熵和支持向量机的电能质量分类研究
被引量：2
7
作者
李梦诗 王学健 季天瑶
机构
华南理工大学电力学院
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期33-39,共7页
基金
国家自然科学基金(51307062)
文摘
针对电能质量信号分类存在实时性差、准确度低的问题,提出了一种基于HMT(hit or miss transform)小波范数熵(norm entropy,NE)和支持向量机(support vector machine,SVM)的电能质量扰动识别方法。根据HMT小波分解每一层能量不同的特点,取扰动信号的10层小波分解的范数熵组成特征矩阵。特征量起到了对扰动信号分形的作用,以此作为SVM的输入。为了提高分类的准确度,研究采用了粒子群算法(particle search optimization,PSO)对SVM参数进行了寻优,分类准确度达到99%左右。同时比较了HMT小波和传统db4小波分别和SVM结合时的准确度,证明了HMT小波的优势和本文特征量提取法的有效性。而对于含噪声的电能质量信号,采用了广义形态滤波器进行了滤波预处理。仿真结果表明,该方法识别准确率高,稳定性好,适用于电能质量扰动识别系统。
关键词
电能质量 形态学小波 范数熵 支持向量机 扰动分类
Keywords
power quality morphology wavelet norm entropy support vector machine disturbance classification
分类号
TM935
[电气工程—电力电子与电力传动]
题名 小波范数熵特征提取的模拟电路故障诊断方法
8
作者
肖迎群 何怡刚 张广辉
机构
贵州理工学院电气工程学院 合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《机械与电子》
2015年第6期3-9,共7页
基金
贵州省科学基金重点项目(黔科合LH字[2014]7356号) 贵州理工学院高层次人才科研启动经费项目(XJGC20131203)
文摘
提出一种遗传优化神经网络与小波范数熵相结合的新型模拟电路故障诊断方法,降低神经网络的结构冗余度和减少过拟合现象。小波范数熵方法提取了故障数据的本质特征,遗传算法优化了神经网络的体系结构,诊断系统实施了模拟数据的故障分类。仿真结果表明,同小波变换预处理的故障诊断系统相比较,这种诊断系统具有更好的网络收敛性能、更高的诊断精确度和更强的推广能力,能对模拟电路故障元件进行有效识别和分类。
关键词
小波理论 范数熵 遗传算法 神经网络 故障诊断
Keywords
wavelet theory norm entropy ge-netic algorithm neural network fault diagnosis
分类号
TN707
[电子电信—电路与系统]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
