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基于修正的Rife和SVM的辐射源特征提取和识别
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作者 张春杰 龚再兰 任黎丽 《应用科技》 CAS 2015年第3期7-12,共6页
对于混有相位噪声的单个正弦信号,修正的Rife算法具有较高的测频精度。提出了基于修正的Rife和支持向量机(SVM)算法的辐射源个体识别方法。分析了频率振荡器的频谱特征,阐述了修正的Rife算法基本原理和SVM的分类思想。通过修正的Rife算... 对于混有相位噪声的单个正弦信号,修正的Rife算法具有较高的测频精度。提出了基于修正的Rife和支持向量机(SVM)算法的辐射源个体识别方法。分析了频率振荡器的频谱特征,阐述了修正的Rife算法基本原理和SVM的分类思想。通过修正的Rife算法得到较精确的载频和频率偏移2个参量,并作为SVM的2个特征向量,然后利用分类器识别出不同的辐射源个体。最后对实测数据进行特征提取和辐射源的识别研究。通过计算机仿真验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 特征提取 辐射源识别 相位噪声 频率偏移 修正的rife算法 支持向量机
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