基于熵特征的雷达辐射源信号识别

针对现有方法识别率低和没有考虑噪声影响的问题,提出一种新的雷达辐射源信号识别方法。将近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)构成特征向量,用神经网络分类器实现自动分类识别。ApEn是定量描述信号复杂性和不规则性的有效测度,NoEn是定量表征信号能量分布的有效参数。理论分析和实验结果表明,熵特征类内聚集性强、类间分离度大,在较大信噪比范围内均能获得非常满意的正确识别率,证实了所提出方法的有效性。