基于奇异值分解的雷达信号脉内调制类型自动识别

摘要：

针对低信噪比下传统方法识别雷达信号脉内调制类型准确率低的问题,提出了一种有效的脉内调制类型自动识别方法.该方法首先计算雷达信号的模糊函数,然后利用图像处理算法提取其奇异值特征,将奇异值特征矢量作为神经网络的输入对脉内调制类型自动识别.仿真表明该方法在OdB信噪比下,对常见脉内调制信号识别率均大于84%.该方法需要的特征维数少、分类器结构简单、识别率高、杭噪能力强.

关键词：自动识别、脉内调制、模糊函数、奇异值分解、神经网络

所属期刊栏目：26

分类号：TN971.1

在线出版日期：2011-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：30-35