多维时频图像特征组合的电磁辐射源信号识别

• 作者: 肖祺 陈茂洋
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 时频图像 全变分 Harris角点 霍夫变换 电磁辐射源信号识别
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 1364-1368
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.3
• 字数: 3343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2020.06.010

摘要

针对电磁辐射源信号识别问题,提出一种时频图像角点和直线特征组合的调制方式识别方法.该方法首先采用Choi-Williams分布算法获取信号的时频图像,并经过全变分算法去除时频图像噪声,提高低信噪比情况下时频图像的清晰度;然后对去噪后的时频图像进行Harris角点检测和霍夫变换,提取角点和直线特征组成6维特征向量;最后通过支持向量机对特征向量进行训练、分类和识别.实验结果表明,在较低信噪比条件下能取得较好的识别效果,在信噪比为0dB时,识别正确率达到92.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖祺	杭州电子科技大学通信工程学院	2	0	0.0	0.0
2	陈茂洋	杭州电子科技大学通信工程学院	3	0	0.0	0.0