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基于多谱与支持向量机的通信辐射源个体识别
被引量:
11
1
作者
杨举
卢选民
周亚建
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第11期349-353,共5页
研究电台信号性能识别问题,针对同类辐射源个体难以分类识别的特点,为消除噪声,识别有效信号,采用一种局部积分双谱作为个体识别的基本特征向量,并融合了对分类具有显著贡献的电台辐射源特征参数形成新的特征向量,提出了一种基于混合核...
研究电台信号性能识别问题,针对同类辐射源个体难以分类识别的特点,为消除噪声,识别有效信号,采用一种局部积分双谱作为个体识别的基本特征向量,并融合了对分类具有显著贡献的电台辐射源特征参数形成新的特征向量,提出了一种基于混合核函数的支持向量机实现通信辐射源个体的分类识别的方法,并比较了核函数的不同参数对通信信号分类正确率的影响以及使用混合核函数和普通核函数的各自的分类效果。对FM电台辐射源个体分类的实验结果表明,方法在较低信噪比下对同型号、同批次通信辐射源个体识别可以取得良好的效果。
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关键词
局部积分双谱
支持向量机
核函数
辐射源个体识别
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职称材料
题名
基于多谱与支持向量机的通信辐射源个体识别
被引量:
11
1
作者
杨举
卢选民
周亚建
机构
西北工业
大学
电子
信息
学院
北京邮电大学信息安全研究所
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第11期349-353,共5页
文摘
研究电台信号性能识别问题,针对同类辐射源个体难以分类识别的特点,为消除噪声,识别有效信号,采用一种局部积分双谱作为个体识别的基本特征向量,并融合了对分类具有显著贡献的电台辐射源特征参数形成新的特征向量,提出了一种基于混合核函数的支持向量机实现通信辐射源个体的分类识别的方法,并比较了核函数的不同参数对通信信号分类正确率的影响以及使用混合核函数和普通核函数的各自的分类效果。对FM电台辐射源个体分类的实验结果表明,方法在较低信噪比下对同型号、同批次通信辐射源个体识别可以取得良好的效果。
关键词
局部积分双谱
支持向量机
核函数
辐射源个体识别
Keywords
Local integral bispectra
Support vector machine(SVM)
Kernel function
Transmitter individual identification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多谱与支持向量机的通信辐射源个体识别
杨举
卢选民
周亚建
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010
11
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参考文献
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