基于VMD联合RCMDE的特定辐射源识别方法

宋子豪; 程伟; 李敬文; 李晓柏

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基于VMD联合RCMDE的特定辐射源识别方法

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摘要

针对常用于特定辐射源识别(Specific Emitter Identification,SEI)的典型一维特征常常引发识别性能下滑问题,高维度特征维度较大、与一般分类器结合使用时计算效率较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和精细复合多尺度散布熵(Refined Composite Multi-scale Dispersion Entropy,RCMDE)的SEI方法,利用VMD和RCMDE获取原始辐射源信号不同频率分量的多尺度时间复杂度特征,选择支持向量机(Support Vector Machine,SVM)完成分类识别。仿真结果表明,莱斯信道下,在-5~15 dB的信噪比(Signal-to-Noise,SNR)范围内,所提方法对3个不同辐射源个体的识别准确率达到了99.2367%,相比于其他方法有显著的性能提升。

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来源
《无线电工程》 |2022年第8期|1386-1394|共9页
作者
宋子豪; 程伟; 李敬文; 李晓柏;
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作者单位

空军预警学院预警情报系;

空军预警学院雷达士官学校教研保障中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信系统（传输系统）;
关键词
变分模态分解; 精细复合多尺度散布熵; 特定辐射源识别;

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