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基于复杂度的通信辐射源目标识别方法
被引量：
4
1
作者
陈小惠
彭杰
薛毓楠
《国外电子测量技术》
北大核心
2021年第5期22-26,共5页
针对现在通信辐射源个体识别方法的特征难以提取、计算复杂及识别率低等问题。提出了一种基于复杂度的通信辐射源目标识别方法。首先信号进行奇异值分解(SVD)降噪处理,从熵值和分形维数两个复杂度方向分析细微信号所带来的变化,通过对...
针对现在通信辐射源个体识别方法的特征难以提取、计算复杂及识别率低等问题。提出了一种基于复杂度的通信辐射源目标识别方法。首先信号进行奇异值分解(SVD)降噪处理,从熵值和分形维数两个复杂度方向分析细微信号所带来的变化,通过对比分析选择了样本熵、排列熵和盒维数作为特征参数;然后使用云自适应粒子群(CAPSO)的算法,优化极限学习机的阈值和连接权值,提高神经网络的分类预测精度,完成了辐射源个体的识别。仿真结果表明该方法在较低的信噪比环境下的识别率高达95%以上。
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关键词
通信辐射源
复杂度
云粒子群优化极限学习机
识别率
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职称材料
题名
基于复杂度的通信辐射源目标识别方法
被引量：
4
1
作者
陈小惠
彭杰
薛毓楠
机构
南京邮电大学自动化院人工智能学院
出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2021年第5期22-26,共5页
文摘
针对现在通信辐射源个体识别方法的特征难以提取、计算复杂及识别率低等问题。提出了一种基于复杂度的通信辐射源目标识别方法。首先信号进行奇异值分解(SVD)降噪处理,从熵值和分形维数两个复杂度方向分析细微信号所带来的变化,通过对比分析选择了样本熵、排列熵和盒维数作为特征参数;然后使用云自适应粒子群(CAPSO)的算法,优化极限学习机的阈值和连接权值,提高神经网络的分类预测精度,完成了辐射源个体的识别。仿真结果表明该方法在较低的信噪比环境下的识别率高达95%以上。
关键词
通信辐射源
复杂度
云粒子群优化极限学习机
识别率
Keywords
communication
radiation
source
complexity
cloud
particle
swarm
optimization
limit
learning
machine
recognition
rate
分类号
TN27 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复杂度的通信辐射源目标识别方法
陈小惠
彭杰
薛毓楠
《国外电子测量技术》
北大核心
2021
4
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职称材料
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