首页 期刊 北京航空航天大学学报 基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法简 【正文】

基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法简

作者:王文哲; 吴华; 王经商; 张强 空军工程大学航空航天工程学院
特征提取   经验模态分解   噪声协助   雷达辐射源识别   信号重构  

摘要:有效的信号特征提取是高精度雷达辐射源识别的基础,以脉冲描述字为代表的传统特征已无法满足复杂电磁环境的需要。本文提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)的有效雷达辐射源脉内细微特征提取算法。雷达信号由对非平稳、非线性信号尤为有效的CEEMDAN分解产生的个别分量重构,抑噪效果通过1 000次蒙特卡罗实验得到验证,同时设计基于该重构的一种脉内特征空间。本文方法与主流特征提取方法的识别精度在6部雷达辐射源产生的3000个不同脉内调制的加噪信号样本上进行了实验对比,结果表明不同种类信号样本在本文特征空间中清晰可分,本文方法较之主流方法更加精确,尤其在0 d B信噪比(SNR)下仍保持90%以上的高精度。

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