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公开(公告)号：CN107301432B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710562232.X
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于时频分析的自适应辐射源调制识别方法。一，对接收的辐射源信号使用时频分布进行时频分析，将辐射源信号从时域信号转换为时间‑频率二维图像；二，使用图像处理技术降低计算复杂度和特征维数，经过归一化、二值化、图像细化图像预处理操作，增强信号特征信息在图像中的比重；三，联合二阶四阶矩估计方法，利用自适应主成分分析算法，对预处理后的图像进行图像形状特征提取；四，使用LIBSVM分类器识别辐射源信号的调制方式。本发明即能有效避免低信噪比信号特征缺失，又能避免高信噪比信号特征冗余的情况，同时不影响调制识别率。
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公开(公告)号：CN107301432A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710562232.X
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于时频分析的自适应辐射源调制识别方法。一，对接收的辐射源信号使用时频分布进行时频分析，将辐射源信号从时域信号转换为时间-频率二维图像；二，使用图像处理技术降低计算复杂度和特征维数，经过归一化、二值化、图像细化图像预处理操作，增强信号特征信息在图像中的比重；三，联合二阶四阶矩估计方法，利用自适应主成分分析算法，对预处理后的图像进行图像形状特征提取；四，使用LIBSVM分类器识别辐射源信号的调制方式。本发明即能有效避免低信噪比信号特征缺失，又能避免高信噪比信号特征冗余的情况，同时不影响调制识别率。
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公开(公告)号：CN106778610A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611164892.4
申请日：2016-12-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于雷达辐射源信号识别技术领域，具体涉及一种基于时频图像特征的脉内调制识别方法。本发明包括：(1)对雷达信号进行Wigner‑Vill分布时频变换，得到反映信号能量随时间和频率的时频分布图；(2)对步骤(1)得到的时频图像进行图像预处理；(3)对预处理后的图像进行插值打散原轨迹；(4)将步骤(3)中被打散成单个点的轨迹类比成目标跟踪中的目标位置，并引入联合概率数据关联来识别出不同雷达信号的轨迹；(5)运用中心矩提取时频图像的形状特征等。本发明提出了一种将雷达信号通过时频分布变换转换为时频图像，通过数字图像处理将同一时刻到达并且频率互相交叠的情况下，分别识别出雷达信号调制方式的方法。
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公开(公告)号：CN106778610B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201611164892.4
申请日：2016-12-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于雷达辐射源信号识别技术领域，具体涉及一种基于时频图像特征的脉内调制识别方法。本发明包括：(1)对雷达信号进行Wigner‑Vill分布时频变换，得到反映信号能量随时间和频率的时频分布图；(2)对步骤(1)得到的时频图像进行图像预处理；(3)对预处理后的图像进行插值打散原轨迹；(4)将步骤(3)中被打散成单个点的轨迹类比成目标跟踪中的目标位置，并引入联合概率数据关联来识别出不同雷达信号的轨迹；(5)运用中心矩提取时频图像的形状特征等。本发明提出了一种将雷达信号通过时频分布变换转换为时频图像，通过数字图像处理将同一时刻到达并且频率互相交叠的情况下，分别识别出雷达信号调制方式的方法。
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