基于联合协作表示的特定辐射源识别

TN973; 针对存在脉冲无意调制特征时的特定辐射源识别问题,在时域对个体辐射源建模,并分析了无意特征在特征空间形成的分量对个体识别的作用.首先在时频域提取了奇异值作为特征描述,接着建立了联合协作表示模型并引入Tikhonov矩阵约束增加类间区分度,提取了特有分量表示系数,最后依据最小分类残差实现有监督的特定辨识.仿真中利用具有脉内无意调制的3种辐射源进行分析,实验结果表明提出的方法能有效识别无意幅度和相位调制特征,且在信噪比为10 dB时能达到80％以上的正确识别率,具有泛化建模意义....

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 41; no. 4; pp. 724 - 729
Main Authors 周志文, 黄高明, 王雪宝, 满欣
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武警指挥学院作战指挥系,天津,300250%海军工程大学电子工程学院,湖北武汉,430033 01.04.2019
Subjects
特定辐射源识别
奇异值分解
联合稀疏模型
协作表示
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ISSN1001-506X
DOI10.3969/j.issn.1001-506X.2019.04.04

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Summary:TN973; 针对存在脉冲无意调制特征时的特定辐射源识别问题,在时域对个体辐射源建模,并分析了无意特征在特征空间形成的分量对个体识别的作用.首先在时频域提取了奇异值作为特征描述,接着建立了联合协作表示模型并引入Tikhonov矩阵约束增加类间区分度,提取了特有分量表示系数,最后依据最小分类残差实现有监督的特定辨识.仿真中利用具有脉内无意调制的3种辐射源进行分析,实验结果表明提出的方法能有效识别无意幅度和相位调制特征,且在信噪比为10 dB时能达到80％以上的正确识别率,具有泛化建模意义.
ISSN:1001-506X
DOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2019.04.04