基于Fisher判别字典学习的辐射源调制特征识别

• 作者: 吴笑天 周一鹏 王志鹏 王星 陈游
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射源信号 调制特征 Fisher判别 字典学习 时频分析
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 553-559
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 5876字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2018.03.017

摘要

针对基于字典的信号调制类型识别方法中解析字典原子形态单一、无法与复杂辐射源信号最优匹配的问题,提出一种基于Fisher判别准则的字典学习方法.对辐射源信号进行时频分析,借鉴图像处理的方法提取信号时频特征列向量,在字典训练过程中加入信号调制类型信息,根据Fisher准则训练字典,使字典原子类间距离最大同时类内距离最小,以增强字典的识别性能;通过仿真分析Fisher判别字典的识别性能以及原子个数对字典性能的影响.研究结果表明:该方法相比于解析字典法和无监督字典法,具有更好的识别性能,在低信噪比时识别性能突出、抗噪声干扰性能好;综合考虑识别性能和计算量,当字典原子数取20时该方法性能最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王星	空军工程大学航空航天工程学院	108	502	11.0	16.0
2	周一鹏	空军工程大学航空航天工程学院	21	114	6.0	10.0
3	陈游	空军工程大学航空航天工程学院	47	149	6.0	9.0
4	吴笑天	空军工程大学航空航天工程学院	4	2	1.0	1.0