基于修正的Rife和SVM的辐射源特征提取和识别

• 作者: 任黎丽 张春杰 龚再兰
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 辐射源识别 相位噪声 频率偏移 修正的Rife算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 现代电子技术
• 页码范围: 7-12
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 4035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.201403021

摘要

对于混有相位噪声的单个正弦信号，修正的Rife算法具有较高的测频精度。提出了基于修正的Rife和支持向量机（ SVM）算法的辐射源个体识别方法。分析了频率振荡器的频谱特征，阐述了修正的Rife算法基本原理和SVM的分类思想。通过修正的Rife算法得到较精确的载频和频率偏移2个参量，并作为SVM的2个特征向量，然后利用分类器识别出不同的辐射源个体。最后对实测数据进行特征提取和辐射源的识别研究。通过计算机仿真验证了本文算法的有效性。

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	龚再兰	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	1	2	1.0	1.0
3	任黎丽	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	1	2	1.0	1.0