[发明专利]一种目标辐射源个体识别方法有效
| 申请号： | 201810728417.8 | 申请日： | 2018-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN109307862B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 刘明骞;李坤明;张俊林;李兵兵;葛建华 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/00 | 分类号： | G01S13/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于应用电子设备进行识别的方法或装置技术领域，公开了一种目标辐射源个体识别方法，所述目标辐射源个体识别方法包括：对接收到的目标辐射源信号进行经验模态分解和变分模态分解，得到不同的模态分量；利用奇异谱分析对每个固有模态分量进行去噪，并计算各模态分量的多尺度排列熵构造特征向量；采用主成分分析对特征向量进行降维处理，并采用支持向量机分类器实现目标辐射源个体识别。本发明可以有效实现较低信噪比环境下目标辐射源个体的识别，且不需要进行信噪比估计等预处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 辐射源 个体 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种目标辐射源个体识别方法，其特征在于，所述目标辐射源个体识别方法包括：对接收到的目标辐射源信号进行经验模态分解和变分模态分解，得到不同的模态分量；利用奇异谱分析对每个固有模态分量进行去噪，并计算各模态分量的多尺度排列熵构造特征向量；采用主成分分析对特征向量进行降维处理，并采用支持向量机分类器实现目标辐射源个体识别。
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