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混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法
1
作者
高敬鹏
毛新蕊
+1 位作者
吴若无
卢毅
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1522-1531,共10页
针对传统雷达信号调制识别方法中存在样本数少,卷积神经网络难训练,导致调制识别率低的问题,本文提出一种基于混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法。本文算法依据矩阵映射理论,设计混合滤波器,构建特征值映射网络模型,提取雷达信号特...
针对传统雷达信号调制识别方法中存在样本数少,卷积神经网络难训练,导致调制识别率低的问题,本文提出一种基于混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法。本文算法依据矩阵映射理论,设计混合滤波器,构建特征值映射网络模型,提取雷达信号特征,融合差分进化思想与柯西变异机制,提出混合蝴蝶优化算法,寻优支持向量机组合控制参数,实现雷达信号调制识别。仿真结果表明:类样本数仅为60的训练条件下,在0 dB下比传统算法识别率高5%左右,说明本文所提算法在低信噪比下能有效区分9种雷达信号的调制方式,具备良好分类和抗噪声性能,为电子对抗提供新思路。
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关键词
调制识别
雷达信号处理
混合滤波器
混合蝴蝶优化算法
特征值映射网络
差分进化
柯西变异
支持向量机
小样本
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职称材料
题名
混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法
1
作者
高敬鹏
毛新蕊
吴若无
卢毅
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1522-1531,共10页
基金
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室项目(CEMEE2021G0001)。
文摘
针对传统雷达信号调制识别方法中存在样本数少,卷积神经网络难训练,导致调制识别率低的问题,本文提出一种基于混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法。本文算法依据矩阵映射理论,设计混合滤波器,构建特征值映射网络模型,提取雷达信号特征,融合差分进化思想与柯西变异机制,提出混合蝴蝶优化算法,寻优支持向量机组合控制参数,实现雷达信号调制识别。仿真结果表明:类样本数仅为60的训练条件下,在0 dB下比传统算法识别率高5%左右,说明本文所提算法在低信噪比下能有效区分9种雷达信号的调制方式,具备良好分类和抗噪声性能,为电子对抗提供新思路。
关键词
调制识别
雷达信号处理
混合滤波器
混合蝴蝶优化算法
特征值映射网络
差分进化
柯西变异
支持向量机
小样本
Keywords
modulation recognition
radar signal processing
hybrid filter
hybrid butterfly optimization algorithm
eigenvalue mapping network
differential evolution
Cauchy mutation
support vector machine
small sample
分类号
TN971.1 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法
高敬鹏
毛新蕊
吴若无
卢毅
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
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