基于EMD和SVD特征提取的通信辐射源个体识别方法

• 作者: 刘家豪 郭英 孟涛 齐子森 李红光
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 关键词: 辐射源个体识别 经验模态分解 指纹特征提取 奇异值分解 支持向量机
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息与通信导航|Electronic Information and Communication Navigation
• 页码范围: 63-69
• 页数: 7页
• 分类号: TN975
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2021.04.010

摘要

为改善通信辐射源指纹特征提取算法抗噪声及干扰能力差导致的对通信辐射源个体分类识别率低和稳定性差的问题,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解特征提取的方法.通过对信号进行经验模态分解,来克服噪声对指纹特征提取的影响,经希尔伯特-黄变换和奇异值分解实现对通信辐射源信号的指纹特征提取,结合支持向量机算法完成对通信辐射源的个体识别,从而提高了分类识别的正确率,经过对4类辐射源信号的实验验证表明识别效果具有明显提升.