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基于自适应的SSD算法和1.5维谱的新型雷达干扰识别
被引量:
4
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作者
张忠民
王雨鑫
《应用科技》
CAS
2021年第5期54-59,共6页
随着数字射频存储器(DRFM)技术的发展,新型有源雷达干扰呈现出灵活多变和脉压增益大的特点,对雷达的生存环境是个严峻的挑战,如何有效地捕捉并识别干扰类型具有研究意义。本文提出了一种基于自适应的奇异谱分解(SSD)算法和1.5维谱的识...
随着数字射频存储器(DRFM)技术的发展,新型有源雷达干扰呈现出灵活多变和脉压增益大的特点,对雷达的生存环境是个严峻的挑战,如何有效地捕捉并识别干扰类型具有研究意义。本文提出了一种基于自适应的奇异谱分解(SSD)算法和1.5维谱的识别方法。通过对5种干扰和回波进行SSD分解,利用峭度准则自适应选取最佳分解个数和最佳分解分量,对最佳分解分量进行1.5维谱估计,将估计结果送入到支持向量机(SVM)中训练学习并分类。仿真结果表明,该方法智能化选参和特征稳定的优点突出、识别率较高。
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关键词
雷达
干扰
新型有源干扰
灵巧
干扰
SSD分解
1.5维谱
支持向量机
信噪比
特征提取
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职称材料
题名
基于自适应的SSD算法和1.5维谱的新型雷达干扰识别
被引量:
4
1
作者
张忠民
王雨鑫
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《应用科技》
CAS
2021年第5期54-59,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60875025)。
文摘
随着数字射频存储器(DRFM)技术的发展,新型有源雷达干扰呈现出灵活多变和脉压增益大的特点,对雷达的生存环境是个严峻的挑战,如何有效地捕捉并识别干扰类型具有研究意义。本文提出了一种基于自适应的奇异谱分解(SSD)算法和1.5维谱的识别方法。通过对5种干扰和回波进行SSD分解,利用峭度准则自适应选取最佳分解个数和最佳分解分量,对最佳分解分量进行1.5维谱估计,将估计结果送入到支持向量机(SVM)中训练学习并分类。仿真结果表明,该方法智能化选参和特征稳定的优点突出、识别率较高。
关键词
雷达
干扰
新型有源干扰
灵巧
干扰
SSD分解
1.5维谱
支持向量机
信噪比
特征提取
Keywords
radar jamming
new active jamming
smart jamming
SSD decomposition
1.5 dimensional spectrum
support vector machine
SNR
characteristics extraction
分类号
TN973.3 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应的SSD算法和1.5维谱的新型雷达干扰识别
张忠民
王雨鑫
《应用科技》
CAS
2021
4
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