基于脉内特征聚类的分选方法

• 作者: 张春杰 王大海
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 正弦差值傅里叶变换 第六维小波包特征 粗分选 支持向量机 脉冲重复频率值
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 现代电子技术
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TN971.1
• 字数: 2910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.201310016

摘要

为提高未知雷达辐射源的分选正确率并且保证分选时间，提出一种正弦差值傅里叶变换和第六维小波包特征提取的聚类分选方法。首先利用正弦插值变换将接收到的雷达到达时间序列变为连续信号，再通过快速傅里叶变换计算出信号最大频率成分的脉冲重复频率（ PRF）值，进行粗分选，然后对信号进行第3层小波包分解，得到信号脉内特征Wpt6，把PRF和Wpt6组成的输入特征向量进行支持向量机（ SVM）聚类分选，对未知雷达辐射源信号重新归类，提高分选准确率。仿真实验结果验证了该方法的有效性，与传统方法相比准确率更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春杰	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	24	118	6.0	10.0
2	王大海	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	2	47	2.0	2.0