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摘要:
提出了一种新的同类通信辐射源个体识别方法.该方法选择矩形积分双谱(SIB)作为个体识别的主体特征参数.然后采用主元分析(PCA)方法从大量训练样本特征参数集中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并在识别特征矢量中融合对分类具有显著贡献的辐射源调制特征参量,最后采用基于核函数的支撑矢量机(SVM)实现对辐射源个体识别.实验表明该方法在较低信噪比条件下具有较高的正确识别率(90%),并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题.
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文献信息
篇名 基于SIB/PCA的通信辐射源个体识别
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 通信辐射源 矩形积分双谱 主元分析 支撑矢量机 个体识别
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 电子与信息工程
研究方向 页码范围 14-17
页数 4页 分类号 TN911.72
字数 2850字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-4512.2008.07.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄本雄 华中科技大学电子与信息工程系 158 1120 17.0 23.0
2 徐书华 华中科技大学电子与信息工程系 12 101 5.0 10.0
3 徐丽娜 武汉科技大学管理学院 9 53 3.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
通信辐射源
矩形积分双谱
主元分析
支撑矢量机
个体识别
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
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26
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88536
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