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基于FRFT的域-包络曲线的雷达信号特征提取及自动分类 总被引：3，自引：1，他引：3
提取和补充新的特征参数是解决复杂体制雷达辐射源信号分选和雷达目标识别难题的有效手段,为此该文提出一种基于FRFT的域-包络曲线特征向量的提取方法。该方法通过FRFT搜索得到旋转角域的包络曲线函数,提取出该曲线峰值所对应的值、峰值大小及包络曲线峰度这3个特征,构造新的特征向量,并以此作为经典参数的补充。同时,采用动态聚类法就所提取的特征向量分选空间雷达辐射源信号。大量的仿真结果表明,提取的新特征具有较好的类内聚敛和类间分离能力,还具有较好的抗噪声性能,证实了新特征向量作为信号分选参数的有效性和可行性。 相似文献
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在通信系统中经常遇到的许多非平稳信号都具有循环平稳特性,可以用循环谱的方法来识别.但当信号本身的频谱结构比较复杂、噪声成分过大或噪声本身也具有循环平稳特性时,解调效果就不是很理想.针对循环谱识别信号的这一局限性,文中在介绍循环谱原理和识别特性的基础上,研究了几种典型通信信号的谱相关性,并提出了基于小波包与循环谱的识别技术,即先采用小波包进行软阈值消噪,再结合各自不同的循环谱特性进行识别.通过大量实验仿真表明,该方法具有很好的噪声抑制能力,能达到较好的识别效果. 相似文献
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