电台识别的云模型算法研究

• 作者: 倪为民 许渊 邵尉 钱祖平 陈金
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 电台识别 云模型 短时频率估计
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 1529-1534
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.11.006

摘要

时频域的电台识别较多利用频率稳定度作为特征,但在采集环境和设备噪声的限制下,频率估计精度难以提高,影响电台的识别率.本文在分析瞬时频率的概率分布函数的基础上,结合云模型分类器,提出了改进相位拟合的方法.首先将经过预处理的数据进行相位拟合,得到短时频率估计值,然后利用估计值建立正态云,最后转化为隶属度进行分类识别.这种方法淡化了非彼即此的硬判分类,弥补了分类过程中对特征的模糊性和随机性的忽视.仿真实验和实际电台实验验证了在算法运算代价基本相同的情况下,识别率有了较大的提高,最高的平均识别率达到了97％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱祖平	解放军理工大学通信工程学院	52	271	9.0	14.0
2	陈金	解放军理工大学通信工程学院	3	24	3.0	3.0
3	许渊	解放军理工大学通信工程学院	2	20	2.0	2.0
4	邵尉	解放军理工大学通信工程学院	17	58	4.0	7.0
5	倪为民	解放军理工大学通信工程学院	5	21	3.0	4.0