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基于VMD和ABC-SVM的雷达辐射源个体识别
基于VMD和ABC-SVM的雷达辐射源个体识别
作者:
刘刚
张忠民
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
雷达辐射源个体识别
变分模态分解
蛙跳算法
特征参数
人工蜂群算法
中心频率
摘要:
为提高雷达辐射源个体在不同信噪比下的识别率,提出了基于自适应变分模态分解(VMD)和人工蜂群优化的分类器(ABC-SVM)的方法,利用蛙跳算法对最佳影响参数组合进行搜索,根据得到的最优参数,通过VMD变换对雷达信号进行处理,由于雷达信号分解成各个模态的中心频率不同,选择中心频率作为辐射源信号的无意调制特征参数送入人工蜂群算法优化的分类器进行学习,实现对不同雷达辐射源的分类.实验结果表明,信号分解后的各模态分量的中心频率在一定范围内稳定,ABC-SVM也有着更好的识别效果,当信噪比在15 dB时,三个辐射源在两种信号形式下的识别率全部达到90%,并通过与其他算法进行对比,在不同的信噪比下,识别率均有提高,所提出的方法可以对雷达辐射源个体进行有效识别.
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文献信息
篇名
基于VMD和ABC-SVM的雷达辐射源个体识别
来源期刊
哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
雷达辐射源个体识别
变分模态分解
蛙跳算法
特征参数
人工蜂群算法
中心频率
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
计算机与信息工程
研究方向
页码范围
176-182,189
页数
8页
分类号
TN971.1
字数
5442字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-0946.2020.02.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘刚
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
82
575
12.0
20.0
2
张忠民
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
29
282
6.0
16.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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共引文献
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节点文献
引证文献
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同被引文献
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二级引证文献
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节点文献
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人工蜂群算法
中心频率
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
主办单位:
哈尔滨商业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1672-0946
CN:
23-1497/N
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市道里区通达街138号
邮发代号:
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
3911
总下载数(次)
16
总被引数(次)
20147
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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