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为了解决基于希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang Transform)辐射源个体识别方法中的模态混叠分解不充分以及低信噪比下效果较差的问题,本文将信号处理与深度学习相结合提出了一种新的辐射源个体识别方法。首先,对信号进行差分处理,并通过变分模态分解得到对应的模态分量;接着,对各模态分量进行希尔伯特变换得到希尔伯特谱;最后,针对希尔伯特谱的稀疏性特点,本文运用改进的全局信息分析模块对其进行全局细微特征提取。本文实验采用ORACLE公开数据集对所提方法进行性能测试,实验结果表明,该方法识别性能优于4种现有的基于希尔伯特黄变换的辐射源识别方法,其不仅有较低的计算复杂度,而且在5 dB信噪比下有着90%以上的识别效果。 相似文献
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<正>农业环境监测是实现农业高质量发展的必由之路,亟需构建融合“遥感+物联网”的监测技术体系。遥感与物联网在农业监测中已经得到了广泛的应用,但在实践中形成技术壁垒,经常割裂二者的融汇互通。本文从“点-线-面-体”的逻辑出发,分析遥感与物联网采集农业监测数据关键节点、点的呼应、线的联通、面的体系,结合云南高原农业的地域特色,构建了互融互通的遥感与物联网高原农业监测技术体系,为提高高原农业的监测效率、可持续发展提供新思路。 相似文献
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目前LTE体制已成熟,在卫星通信系统中应用LTE技术有利于星地一体化网络的发展.移动卫星系统在4G网络中成功应用的一个关键因素是设备和地面系统得到最大的通用性.一种有效的解决这个问题的方法是利用地面空中接口作为卫星空中接口的基础.由于3GPP(The 3rd Generation Partnership Project... 相似文献
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