基于时频域细微特征的辐射源个体识别

• 作者: 孟凡玉 张涛 王欢欢
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射源识别 希尔伯特黄变换 瞬时特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 通信工程与技术
• 页码范围: 23-29
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.6
• 字数: 5452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2018.01.006

摘要

在基于Huang提出的希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)分析辐射源个体信号时频特征的基础上,针对HHT存在的端点效应问题,提出一种对瞬时频率进行估计的改进HHT算法(improved HHT,IHHT).仿真实验验证了IHHT算法能够得到信号比较精确的瞬时特征.用IHHT算法得到信号的Hilbert时频谱,并提取实际辐射源个体通信信号的几种时频细微特征,采用有监督学习分类器支持向量机(support vector machine,SVM)、交叉验证搜索最佳参数方法进行分类识别,与传统方法相比,IHHT算法能够比较精确地描述信号的时频特征,平均识别率提高到90％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟凡玉		8	21	3.0	4.0
2	张涛		44	336	8.0	17.0
3	王欢欢		1	1	1.0	1.0