基于时频分析的自适应PCA辐射源调制识别

• 作者: 刘佳琪 孔维宇 郜丽鹏 高敬鹏
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射源调制 自适应 主成分分析 不变矩 时频分析 特征提取 支持向量机 分类器
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 现代电子技术
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: TN955.1
• 字数: 3985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201712013

摘要

针对复杂环境非合作通信模式下,识别调制方式运算复杂度高、识别率低的问题,提出一种基于时频分析的自适应特征提取识别算法.该算法结合二阶四阶矩估计法,利用信噪比自适应选取主成分分析特征,通过支持向量机分类器对辐射源调制方式进行识别.仿真结果表明,所提算法识别效果优于其他特征提取识别算法.在信噪比为0 dB时,识别率达到98％以上,较Hu矩和伪Zernike矩有12 dB左右的提升.该算法识别率高、运算量低,有较好的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郜丽鹏	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	42	311	9.0	16.0
2	高敬鹏	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	12	52	4.0	6.0
4	刘佳琪		29	126	7.0	10.0
7	孔维宇	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	1	4	1.0	1.0