基于拟合角特征及SVM的雷达辐射源个体识别
采用递归度分析方法对雷达信号的脉冲起始点及终点进行检测，并定义了拟合上升角，拟合下降角，P/S三种包络特征，与信号脉冲经固有时间尺度分解后得到的旋转信号的均值、方差、偏度，峰度及能量熵一起作为特征向量，并采用支持向量机分类器进行分类。最后利用四种同一型号雷达在相同工作方式下的数据进行验证，结果表明，采用递归度分析方法后提高了脉冲检测精度，且引入新的特征后使得算法具有较高的识别率。
雷达辐射源 个体识别 拟合角特征 递归度分析 支持向量机分类器
刘旭 罗鹏飞 李纲
国防科学技术大学电子科学与工程学院,长沙 410073
国内会议
银川
中文
281-284
2011-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）